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公开(公告)号：CN118971376B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411404257.3
申请日：2024-10-10
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 郑州大学
IPC: H02J13/00 , G06Q50/06 , H02J3/00 , H04L67/125
Abstract: 本发明提供一种基于通信网的电力系统控制方法及系统，属于电力系统技术领域，具体包括：以不同类型的负荷调度目标在供电电力拓扑中的分布数据为基础，确定调度子区域的调度指令的生成处理难度，获取调度子区域的历史负荷均衡数据，并通过历史负荷均衡数据以及调度指令的生成处理难度确定需要进行调度指令的处理子节点构建的调度子区域，利用通信网进行不同的调度子节点与调度中心的调度指令的数据共享，并根据调度子节点和调度中心进行电力系统的调度控制，从而保证了电力系统的运行的可靠性。
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公开(公告)号：CN117241164A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311357258.2
申请日：2023-10-19
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 郑州大学
IPC: H04Q11/00 , H04B7/185 , H04B10/118 , H04L45/12
Abstract: 本发明提供了一种卫星光网络路由和频谱资源分配方法、设备及介质，涉及卫星光网络领域，所述方法包括：将目标卫星光网络的运行周期平均划分为N个快照周期；建立目标卫星光网络对应的目标网络拓扑TP；确定AR对应的K条最短路由路径；确定每一最短路径对应的频谱时间资源矩阵；根据每一最短路径对应的路径度量，对K条最短路径进行排序，以得到最短路径序列；从最短路径序列中的第一条最短路径开始，查找AR对应的目标时间频谱资源空闲块；若第一条最短路径查找到AR对应的目标时间频谱资源空闲块，则使用该目标时间频谱资源空闲块对AR进行资源分配；本发明能够缓解卫星光网络的拥塞，提高预约业务的处理效率较低。
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公开(公告)号：CN118971376A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411404257.3
申请日：2024-10-10
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 郑州大学
IPC: H02J13/00 , G06Q50/06 , H02J3/00 , H04L67/125
Abstract: 本发明提供一种基于通信网的电力系统控制方法及系统，属于电力系统技术领域，具体包括：以不同类型的负荷调度目标在供电电力拓扑中的分布数据为基础，确定调度子区域的调度指令的生成处理难度，获取调度子区域的历史负荷均衡数据，并通过历史负荷均衡数据以及调度指令的生成处理难度确定需要进行调度指令的处理子节点构建的调度子区域，利用通信网进行不同的调度子节点与调度中心的调度指令的数据共享，并根据调度子节点和调度中心进行电力系统的调度控制，从而保证了电力系统的运行的可靠性。
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公开(公告)号：CN118693755A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410901289.8
申请日：2024-07-05
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司
Abstract: 本发明提供一种用于差动保护的数据通信方法及系统，属于电力通信技术领域，具体包括：利用匹配电力用户的类型、历史用电数据确定匹配输电线路的相似输电线路以及线路相似度，根据相似输电线路的历史动作数据、线路相似度确定差动保护装置的动作概率满足要求时，将历史中存在保护动作的接入保护线路作为动作保护线路，利用动作保护线路的历史动作数据、对应的通信线路确定通信网络的运行可靠性满足要求时，将动作概率、通信网络的传输繁忙程度以及运行可靠性作为目标评估数据，基于差动保护装置的目标评估数据进行差动保护装置的光纤接入方式的确定，从而实现了光纤接入的成本和可靠性的均衡控制。
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公开(公告)号：CN118676873A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410945576.9
申请日：2024-07-15
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司
Abstract: 本发明提供一种用于线路差动保护的数据同步方法和系统，属于线路保护装置技术领域，具体包括：利用历史运行数据确定在不同的对齐间隔时长区间内的两侧的晶振装置的时间信号偏差次数，并结合不同的时间信号偏差次数的时间信号偏差确定晶振模块的信号偏差概率，利用匹配输电线路的历史输电数据确定输电功率的变动时刻，通过不同的变动时刻的输电功率的变动情况确定匹配输电线路的功率变动类型，以匹配输电线路的功率变动类型为基础，通过信号偏差概率以及故障概率确定差动保护装置的卫星授时的对齐频率，并利用对齐频率进行差动保护装置的数据同步处理，从而保证了输电线路的运行的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118630697B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202410829318.4
申请日：2024-06-25
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司
Abstract: 本发明提供一种用于交流差动保护的光纤通路切换控制方法，属于线路保护技术领域，具体包括：基于延时处理数据以及历史运行数据确定交流差动保护装置在不同的负载电流区间的运行异常值以及运行异常负载电流区间，获取当前日期的天气数据，并利用天气数据进行所述输电线路在不同的运行异常负载电流区间的预测运行概率的确定，根据在不同的运行异常负载电流区间的预测运行概率以及运行异常值确定交流差动保护装置是否需要进行光纤通路的切换控制，从而保证了交流差动保护的工作可靠性。
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公开(公告)号：CN118713004A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410987109.2
申请日：2024-07-23
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司
Abstract: 本发明提供一种交流差动保护系统及保护方法，属于线路保护装置技术领域，具体包括：确定不同的可靠传输通道的关联通信设备的公用情况，并结合不同的可靠传输通道的信号传输可靠性确定通道群组中的最优通道群组，基于最优通道群组进行差动保护装置的信号传输，当差动保护装置的差动电流信号存在异常时，根据预设时间段内的信号传输数据确定最优通道群组中存在信号可靠性不满足要求的可靠传输通道时，获取最优通道群组中的不同的可靠传输通道的差动电流信号，并结合不同的可靠传输通道的信号可靠性确定是否需要控制差动保护装置动作，从而保证了线路动作的可靠性。
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公开(公告)号：CN117424820A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311347825.6
申请日：2023-10-17
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司
IPC: H04L41/0893 , H04L41/0896 , H04L41/0894 , H04W28/16
Abstract: 本发明提供一种网络切片时延约束资源分配方法、装置及电子设备，该方法包括：基于目标网络切片中切片节点的时延特征参数，确定切片节点的第一优先级，并对各切片节点的第一优先级进行排序，得到切片节点排序集合；基于底层网络中底层节点的网络特征参数，确定底层节点的第二优先级，并对各底层节点的第二优先级进行排序，得到底层节点排序集合；基于切片节点排序集合的排序顺序以及底层节点排序集合的排序顺序，依次对各切片节点匹配底层节点；在各切片节点均匹配到底层节点的情况下，确定目标网络切片中各切片链路对应的目标路径，基于各切片链路对应的目标路径对目标网络切片进行资源分配。本方法能提高网络切片时延约束资源分配的成功率。
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公开(公告)号：CN119865438A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510032761.3
申请日：2025-01-09
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 郑州信工智能化系统有限公司
IPC: H04L41/5041 , H04L41/122 , H04L41/0895 , H04L41/14
Abstract: 本申请涉及电力通信技术领域，尤其涉及一种基于熵值的新能源台区通信资源管理方法及装置，将新能源台区的物理通信资源虚拟化得到虚拟资源，并且将所述虚拟资源抽象为各类业务的服务；实时监测新能源台区的网络数据并计算熵值，并且当所述熵值超过设定阈值时，针对各类业务进行服务质量优化，以调整通信资源降低熵值；其中，基于服务质量度量计算熵值，所述服务质量度量包括网络数据中的响应时间、成功率、可靠性和负载率。从而将熵值概念引入通信资源管理中，用于衡量系统的不确定性和混乱度，并且通过监测和控制熵值，可以有效提高通信网络的有序性和效率，确保网络资源的合理分配和利用，有力支撑新能源台区的数据高效可靠传输。
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公开(公告)号：CN118821021A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411036477.5
申请日：2024-07-31
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06N3/0499 , G06N3/084 , H02J13/00 , H02J3/00 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的电力骨干通信网络故障预测方法及系统，方法包括：搭建并训练神经网络模型，构建深度学习模型，模型包括至少三个隐藏层和一个输出层；加载训练数据和测试数据，并对数据进行预处理；使用训练数据集对构建的深度学习模型进行训练；对模型进行测试以验证其性能，使用测试数据集对训练后的深度学习模型进行测试；使用训练后的模型对输入ID进行故障预测，并输出预测结果。本发明通过深度神经网络，能够从原始数据中逐层提取出从简单到复杂、从低级到高级的不同层次特征，增强了特征提取能力，减少人工特征工程的需要，并提高了特征提取的精度和全面性，不仅涵盖了数据的表面信息，也深入挖掘数据中的隐藏模式和深层信息。
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