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公开(公告)号：CN119149910A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411289217.9
申请日：2024-09-14
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种电力设备运行故障辨识与推理方法及系统，包括：获取历史设备传感器数据、历史音频数据和历史视频数据，并分别进行预处理；将预处理后的特征作为输入，历史数据作为输出，按划分的时间段分类，采用深度置信网络进行模型训练，训练后得到若干模型；将实时设备传感器数据、实时音频数据和实时视频数据预处理后输入若干模型，得到若干故障辨识结果；如若干故障辨识结果一致，则可得到确定的故障信息，如若干故障辨识结果不一致，则通过贝叶斯推理得到每一种故障出现的概率。本申请能够提高故障检测的精度，极大地提升了电力系统的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119090184A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411089156.1
申请日：2024-08-08
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 国网宁夏电力有限公司
Inventor： 张万才 , 夏绪卫 , 张楠 , 杨文清 , 沙江波 , 朱东歌 , 王涛 , 牧军 , 宋文 , 丰佳 , 张爽 , 闫振华 , 马瑞 , 刘佳 , 康文妮 , 麦晓庆 , 徐文涛 , 乔宁
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种单体数据中心时域迁移任务调度方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：获取电网中的绿电参数；以绿电参数作为最优目标，构建优化目标函数，建立基于单体数据中心的优化调度模型及最优经济模型机制；设置基于单体数据中心的优化调度模型的决策变量和约束条件，采用深度学习算法求取基于单体数据中心的优化调度模型和最优经济模型机制的最优解，以所述最优解作为电网优化调度的依据，得到最终优化结果及调度优化方案；所述系统包括：数据获取模块，模型构建模块，模型求解模块。本发明有助于绿电和经济运行数据的优化调节，提高了资源利用率和新能源的调度效率，减低了调度成本。
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公开(公告)号：CN118733214A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410643867.2
申请日：2024-05-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC: G06F9/48 , G06F9/50 , G06F18/214 , G06F18/21
Abstract: 本发明公开了一种基于历史学习的算力网络协同优化任务处理方法及系统，实时判断是否获取新任务，若未获取新任务，则获取长期训练任务的历史数据；对获取的历史数据进行训练，并预测下一时间段的接收任务及对应的任务处理步骤；若获取新任务，并且存在针对该时间段的预测的接收任务，若新任务与预测的接收任务相符，则执行预测的任务处理步骤；若新任务与预测的接收任务不符，则识别新任务，并执行新任务的任务处理步骤。在没有最新数据时，通过历史学习和数据提前处理和训练，有效地利用当前空闲的算力，避免在等待新数据时的资源浪费。通过预测并提前进行处理，让客户端能够在接收到新任务后快速响应，提高了效率和资源利用率。
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公开(公告)号：CN117978406A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410187454.8
申请日：2024-02-20
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: H04L9/32 , H04L9/40 , H04L67/1001 , H04L67/1004
Abstract: 本发明公开了一种异构多容器集群调度方法、系统、设备及存储介质。该方法包括：根据接收到的登录申请生成权限令牌；基于权限令牌和接收到的服务申请，确定有权访问服务；利用与容器集群代理组件的虚拟网络隧道，得到有权访问服务对应的容器集群返回的响应数据，并利用虚拟网络隧道，在多个不同网络的容器集群间进行数据同步。本发明实施例的技术方案，当用户访问跨网络的容器集群服务时，通过服务器与容器集群的容器集群代理组件间建立的虚拟网络隧道，实现了与相互独立的容器集群的高效通信和信息同步，提高了跨网络调度决策容器集群的准确性和响应速度，实现了跨网络的容器集群间的服务发现和调度，提高了资源利用率和服务的可用性以及可靠性。
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公开(公告)号：CN117978406B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410187454.8
申请日：2024-02-20
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: H04L9/32 , H04L9/40 , H04L67/1001 , H04L67/1004
Abstract: 本发明公开了一种异构多容器集群调度方法、系统、设备及存储介质。该方法包括：根据接收到的登录申请生成权限令牌；基于权限令牌和接收到的服务申请，确定有权访问服务；利用与容器集群代理组件的虚拟网络隧道，得到有权访问服务对应的容器集群返回的响应数据，并利用虚拟网络隧道，在多个不同网络的容器集群间进行数据同步。本发明实施例的技术方案，当用户访问跨网络的容器集群服务时，通过服务器与容器集群的容器集群代理组件间建立的虚拟网络隧道，实现了与相互独立的容器集群的高效通信和信息同步，提高了跨网络调度决策容器集群的准确性和响应速度，实现了跨网络的容器集群间的服务发现和调度，提高了资源利用率和服务的可用性以及可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117724727A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311469242.0
申请日：2023-11-07
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种业务应用部署方法及系统，通过获取上一时隙中针对各边缘计算节点的历史业务应用部署决策；对当前时隙的边缘计算节点进行业务应用的部署；根据当前时隙部署的业务应用的使用成本，以及业务应用完成任务所获得的收益；以最大化各边缘计算节点长期总收益为目标，对各边缘计算节点进行业务应用的选择，得到当前时隙的业务应用部署决策。通过不断地根据每次部署后智能化业务应用完成任务的收益和使用成本，来不断调整更新下一时隙的部署策略。能够在无法得知智能化业务应用具体性能优劣的情况下，对各个边缘节点上对进行任务的智能化业务应用的选择进行周期性的调整，达到最大化整体长期收益的效果。
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公开(公告)号：CN112468414B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202011229753.1
申请日：2020-11-06
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 刘军 , 刘赛 , 张磊 , 张敏杰 , 晁凯 , 杨勰 , 宋凯 , 吴垠 , 胡楠 , 杨清松 , 杨文清 , 胡游君 , 邱玉祥 , 高雪 , 叶莹 , 卢仕达 , 陈琰 , 张露维 , 陈晓露 , 顾荣斌
IPC: H04L47/50 , H04L47/6275 , H04L47/2425 , H04L47/2441
Abstract: 本发明提供一种云计算多级调度方法，包括选择接收节点并通知Coflow的发送节点，以使得发送节点将被调度的Coflow中的流量发送到被选择的接收节点；接收发送节点发送来的每个Coflow已发送的数据流大小信息，根据接收到的信息确定不同Coflow的优先级，将所述Coflow的优先级发送给发送节点，以使得发送节点根据接收到的所述Coflow的优先级在本地的多级队列中对Coflow进行调度。本发明通过优化云计算多级调度，可以提升云环境内部网络通信效率，可以更好的发挥云计算的计算价值。
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公开(公告)号：CN116302869A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211556228.X
申请日：2022-12-06
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
Inventor： 丰佳 , 张立志 , 杨华飞 , 牧军 , 杨文清 , 宋文 , 秦培兆 , 李虎 , 席文超 , 李强 , 洪岩 , 申波 , 李伟 , 李磊 , 毛林晖 , 吴禹 , 刘辉 , 王丽君 , 张正银
IPC: G06F11/34 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于非冗余特征选择的数据中心服务器能耗预测方法，包括以下步骤：(1)选择出服务器能耗原始特征集中的强相关特征；(2)利用冗余特征判定算法从强相关特征中挑选出非冗余的特征集合；(3)利用门控循环单元神经网络完成非冗余特征与能耗间关联关系挖掘，并构建服务器能耗的预测分析模型。本发明利用基于深度学习的数据中心能耗管理系统，使数据中心运维人员能够直观准确地掌握影响服务器能耗的关键因子，更好地分析、预测服务器运行时的负载变化和能耗趋势；本发明基于中心服务器资源调度系统，根据服务器能耗变化趋势进行任务分配和资源调度，降低数据中心能耗。
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公开(公告)号：CN115599195B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211601716.8
申请日：2022-12-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC: G06F1/3234 , G06F9/50 , G06N3/08 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开一种基于CUDA性能计数器的GPU能耗预测方法及系统，方法包括：获取多个基准应用程序对应的特征数据，得到功率模型数据集和时间模型数据集；训练构建的功率网络模型和时间网络模型，获得目标程序的所有CUDA内核，进而获取目标应用程序对应性能计数器和GPU频率组合，将性能计数器和GPU频率组合分别输入到训练后的功率和时间网络模型中，得到内核的功率和执行时间以及能耗。本发明根据不同类型的GPU和CUDA内核计算能力选择全部性能指标，采用GPU频率组合和CUDA性能计数器作为特征表示，并采集CUDA内核功率和执行时间，从而提高预测精度和泛化性。
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公开(公告)号：CN115599195A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211601716.8
申请日：2022-12-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司(CN) , 国网电力科学研究院有限公司(CN)
IPC: G06F1/3234 , G06F9/50 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开一种基于CUDA性能计数器的GPU能耗预测方法及系统，方法包括：获取多个基准应用程序对应的特征数据，得到功率模型数据集和时间模型数据集；训练构建的功率网络模型和时间网络模型，获得目标程序的所有CUDA内核，进而获取目标应用程序对应性能计数器和GPU频率组合，将性能计数器和GPU频率组合分别输入到训练后的功率和时间网络模型中，得到内核的功率和执行时间以及能耗。本发明根据不同类型的GPU和CUDA内核计算能力选择全部性能指标，采用GPU频率组合和CUDA性能计数器作为特征表示，并采集CUDA内核功率和执行时间，从而提高预测精度和泛化性。
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