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[发明专利]基于边云协同的产消者群合作式博弈优化调度方法-CN202210277627.6在审
发明人：艾欣;肖帆 -专利权人：华北电力大学
申请日： 2022-03-21 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：高渗透率的分布式电源接入负荷侧以后，形成大量的具有荷源二重性的产消者负荷，本发明在配电网的结构形态和运行形态将发生重大改变背景下，提出基于新兴技术的需求侧灵活性资源优化调度方法。本发明研究边缘计算‑云计算协同框架下的新型电力系统调度方式和优化模型。采用合作式博弈作为边云协同交互优化的理论基础，边云两侧分别搭建需求侧灵活性资源调度优化模型和配电网侧考虑网络拓扑约束的出清优化模型；此外，考虑到通信过程中可能出现的丢包现象，建立以边缘服务平台为枢纽的双层闭环控制模型
基于协同产消者群合作博弈优化调度方法

[发明专利]一种基于气象大数据的电力气象模型的融合演进支持方法-CN202211564279.7在审
发明人：王立峰;刘晗;韩振峰;盖敏;张云鹏;曹春博;陈萌;任鹏;刘波;侯世朋;卢愿;吕瑞;王晗晓昕;方硕;王会金;王雯超;郝书琪 -专利权人：山东鲁软数字科技有限公司;北京玖天气象科技有限公司
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F18/25 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于气象大数据的电力气象模型的融合演进支持方法，气象模型管理计算中心是面向智慧气象服务云平台的所有算法模型管理及运算的电力气象模型仓库，研究相关算法模型的安全接入、动态引用和融合演进支持，整合模型的中央存储仓库功能及大数据云计算环境下基于人工智能引擎的算法模型运算应用功能，整体实现对电力气象技术支撑业务相关算法模型的统一存储管理和模型的训练、接入、部署、计算和应用，此外，根据云平台的边云协同架构设计，研究基于边缘计算的特定模型构建、管理及实施功能，确保边云协同的数据统一性、运算准确性和模型完整性。
一种基于气象数据电力模型融合演进支持方法

[发明专利]三维场景信息生成的系统、方法及电子设备-CN202111060574.4有效
发明人：罗胜;姜军毅;汪开理 -专利权人：广州中海达卫星导航技术股份有限公司
申请日： 2021-09-10 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种三维场景信息生成的系统、方法及电子设备，其中，利用数据采集模块进行数据采集的同时利用实时POS解算模块实时进行数据解算得到绝对位姿数据，再利用数据实时融合模块根据绝对位姿数据将原始点云数据转换成大地坐标系下的点云数据、最后，利用点云影像配准模块实时进行点云与场景图像的融合，实现了原始数据采集解析和数据处理计算同步，实时还原真实的三维场景信息，并且，由于本申请中生成三维场景信息的过程中不需要架设基站，可以实现边采集边生成带有真实纹理信息的三维场景信息
三维场景信息生成系统方法电子设备

[发明专利]边云协同方法及终端设备-CN202110044803.7在审
发明人：张敏;高庆 -专利权人：新智数字科技有限公司
申请日： 2021-01-13 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： H04L67/10 文献下载
摘要：本发明提供了边云协同方法及终端设备，其中，所述边云协同方法包括：采集业务场景中的场景数据；将采集的场景数据传输给边缘计算服务，以对所述场景数据进行处理，得到中间数据；将所述中间数据传输给云服务，以使所述场景数据协同
协同方法终端设备

[发明专利]基于改进CAT的云边协同电力终端采集数据完整性验证系统-CN202110714067.1在审
发明人：任帅;李桐;徐剑;刘扬;孟庆宇;刘一涛;刘刚;刘劲松;王刚;周小明;吕旭明;宋进良;王磊;李广翱;杨智斌;陈得丰;杨超;王琛;孙赫阳;姜力行;杨璐羽;孙茜 -专利权人：国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院;国网辽宁省电力有限公司;国家电网有限公司;东北大学
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：基于改进CAT的云边协同电力终端采集数据完整性验证系统，包括：可信任第三方平台、终端设备、半可信的边缘节点、云服务器和数据使用者；一个边缘节点对终端设备的密文数据聚合后和改进CAT的结构信息发给云服务器；云服务器更新改进CAT结构，并对聚合后的密文数据进行存储，向数据使用者返回查询数据和认证路径；数据使用者，对获取的处于数据查询范围内的全部电能监测数据一次性进行完整性验证。该系统有效地对云边端协同环境下的电能流式数据进行完整性验证，能够发现对数据的篡改行为，并且支持对数据的机密性保护以及对指定范围内的数据进行批量获取和验证，从而确保电能流式数据的使用者能够高效的对数据进行查询和验证
基于改进 cat 协同电力终端采集数据完整性验证系统

[发明专利]一种电力线通信噪音库构建方法及系统-CN202310475975.9在审
发明人：施展;李星南;李波;邓晓智;梁宇图;曾瑛;张健 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F16/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种电力线通信噪音库构建方法及系统，包括：通过各边缘服务器，分别利用云侧噪声时序知识图谱中的所有第一邻居实体集合和所有第二邻居实体集合，结合噪声数据特征集合和多模映射关系模型，对边侧噪声时序知识图谱的边侧四元组中的第一主实体集合和第一客实体集合进行补全，获得第二主实体集合和第二客实体集合；通过云服务器，接收各个边缘服务器上传的补全后的边侧噪声时序知识图谱，并将所有补全后的边侧四元组进行聚合，然后根据聚合结果对云侧噪声时序知识图谱进行补全，以更新云侧噪音库并将更新后的云侧噪音库作为电力线通信噪音库本发明利用云服务器和多个边缘服务器之间的云边协同，提升电力线通信噪音库的构建精度。
一种电力线通信噪音构建方法系统

[发明专利]一种基于云服务架构的车辆在役考核效能评估系统-CN202111677341.9在审
发明人：韩立军;路嘉鑫;黄杰;程传奇;张官亮;王娇;王海燕;陈元文 -专利权人：中国人民武装警察部队工程大学
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： H04W4/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于云服务架构的车辆在役考核效能评估系统，包括车载装置组、北斗模块组和车辆云数据中心；本发明采用“云‑边‑端”云服务架构，即车载数据采集终端实时采集CAN总线数据和外置安装传感器数据采集，通过车载边缘服务器进行数据存储和计算分析，结合评估分析模型得出结果数据，形成结果数据文件包，通过车载北斗短报文模块、北斗卫星，传输到车辆云数据中心，完成对重大任务条件下的所有车辆大数据精细化管理，结合云数据中心强大的存储
一种基于服务架构车辆考核效能评估系统

[发明专利]一种基于激光LiDAR的输电线路杆塔塔基地质灾害监测方法-CN202111087227.0在审
发明人：虢韬;彭赤;王时春;冉志红;徐梁刚;吴绍华;赵健;欧进永;余永瑞;封银华;冯文斌 -专利权人：贵州电网有限责任公司
申请日： 2021-09-16 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明的一种基于激光LiDAR的输电线路杆塔塔基地质灾害监测方法，首先对采集的监测边坡点云数据进行网格划分；其次对混凝土格构梁点云提取；最后对两期混凝土格构梁点云对比，这种监测方式可以覆盖整个监测面，且采用无接触监测，有效的覆盖了边坡监测范围、保护了边坡结构，具有精度好、实施快、无死角、效率高的优点。
一种基于激光 lidar 输电线路杆塔基地灾害监测方法

[发明专利]基于云边协同的电力物联网多维度监控处置方法、设备及平台-CN202110966766.5在审
发明人：曾锃;李世豪;缪巍巍;张瑞;滕昌志;韦磊;蒋承伶;王传君;张明轩 -专利权人：国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
申请日： 2021-08-23 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06Q10/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于云边协同的电力物联网多维度监控处置方法，基于“云‑边‑端”三层架构的电力物联网体系，对电力物联网中边缘设备的智能化监控和故障处置。边缘设备中，收集物联体系运行中日志信息，基于人工智能算法在边缘设备中对异常日志信息进行故障类型分析，并执行对应的处置策略，实现边缘自治；在物联管理平台中，对异常日志信息分析其故障类型，并下发对应的处置策略至边处置模块，实现云边协作治理。本发明通过对多种类日志信息的采集分析实现了多维度监控、边缘自治，基于云边协同实现了对故障的精准智能分析和快速处置，有效提高了运维效率。
基于协同电力联网多维监控处置方法设备平台

[发明专利]一种面向广域的端边云协同计算的视觉定位方法与系统-CN202211650009.8在审
发明人：鲍虎军;章国锋;崔兆鹏;郭溪越;黄赣;彭好成;高丰;白永树 -专利权人：浙江大学;之江实验室
申请日： 2022-12-21 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向广域的端边云协同计算的视觉定位方法与系统。针对搭载着双目相机的移动终端，利用端边云的计算框架，以及预先建立的在线地图，实现基于双目相机的实时定位与建图的工作。在端边云框架中，端侧承担着利用双目相机进行视觉里程计、全局图优化的工作。端侧把信息传输到边缘计算单元，而边缘计算单元则进行着图像检索，以及全局定位的工作。最后，端边协同计算出的定位结果，会发送给云端进行实时的可视化显示。本发明方法提高了实时定位的计算效率，并且还支持边云侧对接多个移动终端的部署模式，通过数据交换，估计、优化各自的定位信息，以此获取更高的管理效率。
一种面向广域端边云协同计算视觉定位方法系统

[发明专利]一种面向边缘智能的云边端DNN协同推理加速方法-CN202110895523.7在审
发明人：何慧;杨润;李言;张伟哲;方滨兴 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-08-05 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种面向边缘智能的云边端DNN协同推理加速方法，属于DNN推理加速技术领域，用以解决现有的DNN推理任务的响应时间没有得到最大限度的减少的问题。本发明的技术要点包括：针对DAG形式的DNN模型，在原有的两层模型划分基础上，充分考虑云、边、端三层设备，设计了三层两阶段模型划分方法，提高了云边端计算资源的利用率和边缘服务器在极端情况下协同模型的可用性
一种面向边缘智能云边端 dnn 协同推理加速方法

[发明专利]基于边缘同步服务的工作流执行方法、电子设备及介质-CN202211096021.9在审
发明人：熊思伟;刘永恒;李俊龙;温欣 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2022-09-08 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： H04L67/1095 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于边缘同步服务的工作流执行方法、电子设备及介质，应用于边缘端，所述边缘端包括同步服务单元和至少一个工作者服务单元，所述基于边缘同步服务的工作流执行方法包括：通过所述同步服务单元实现云与边的数据同步和服务调度，在工作流的执行过程中，在云边通信连接未中断的情况下，所述同步服务单元起到一个消息中转和备份热点数据的作用；当云边通信连接中断时它另外担起所述云端中的工作流引擎的服务调度的作用，且在与云端网络互通后采用周期性增量同步的方式对工作流实例数据按时序向所述云端进行同步
基于边缘同步服务工作流执行方法电子设备介质

[发明专利]基于车联网的端边云自适应分割任务的迁移方法及装置-CN202310712381.5在审
发明人：高振国;范威威;郑智超;邓君;刘畅;骆翔宇;谢维波;蒋文贤 -专利权人：华侨大学
申请日： 2023-06-15 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： H04L41/0897 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于车联网的端边云自适应分割任务的迁移方法及装置，通过求解多主多从Stackelberg博弈模型，得到资源丰富的车辆预留的空闲计算资源，并将预留有空闲计算资源的资源丰富的车辆包含在端边云架构的迁移节点中；将车辆的计算任务按任务分割比例分割成若干个子任务，并将若干个子任务分别迁移至端边云架构的迁移节点；将车辆的任务分割比例、计算资源分配和通信资源分配建模成多约束问题，最小化车辆的各子任务在不同的迁移模式下的最大时延之和
基于联网端边云自适应分割任务迁移方法装置

[发明专利]一种面向联邦生成对抗网络的隐私增强方法-CN202211266628.7有效
发明人：尹春勇;曾庆馗 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-10-17 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明涉及隐私保护技术领域，具体是一种面向联邦生成对抗网络的隐私增强方法，搭建云‑边联邦生成对抗网络和边‑端网络；通过本地化差分隐私技术保护终端原始数据，将扰动数据发送至边缘服务器进行聚合并解码，构建边缘数据集；云端服务器向边缘服务器发送初始化生成器和判别器模型进行训练，并将模型参数更新上传至云端服务器进行聚合，更新全局生成器和判别器模型；重复边缘和云服务器的交互过程，直至云端的全局生成器生成可用的数据。在跨通信和隐私受限的云‑边‑端网络结构下训练可用的生成对抗网络；在不损失边缘模型梯度精度的情况下为抵御梯度攻击提供了足够的保障；在增强联邦生成对抗网络隐私性的同时，确保了合成数据的质量。
一种面向联邦生成对抗网络隐私增强方法

[发明专利]一种基于图卷积网络的动态点云位置预测方法-CN202110900935.5有效
发明人：庄瑞玉;俞宏群;刘文辉;沈惠良;钱巨林;彭礼平;胡睿;马俊奇;费文曲;张斌;周淳晖;傅嘉辉;张学超 -专利权人：国网新源水电有限公司富春江水力发电厂;国家电网有限公司;国网新源水电有限公司;中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
申请日： 2021-08-06 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图卷积网络的动态点云位置预测方法，以原始点云三维坐标为输入，将原始点云三维坐标转化为距离矩阵，送入图神经网络，预测变性后的距离矩阵，再计算出对应的三维坐标，即完成对动态点云位置的预测与此同时，图神经网络由2组交替的边卷积层和点卷积层，以及一个距离矩阵层构成，将动态点云的边特征和点特征同等看待，在神经网络中交替做边的卷积和点的卷积，从而可以有效的提高对动态点云位置预测的精度，减小预测误差
一种基于图卷网络动态位置预测方法