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[发明专利]一种考虑用户隐私保护的自适应住宅负荷预测方法-CN202210235723.4在审
发明人：许贤泽;施元;徐逢秋 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-03-11 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出了一种考虑用户隐私保护的自适应住宅负荷预测方法，属于电力负荷预测领域。首先获得公共负荷数据和住宅负荷数据并处理；模型服务器构建公共负荷神经网络模型，将公共负荷神经网络模型发送给多个用户端；每个用户端利用住宅负荷训练样本在公共负荷神经网络模型的基础上训练住宅负荷神经网络模型，将住宅负荷神经网络模型传输至模型服务器；模型服务器通过加权平均用户的住宅负神经网络模型参数构建公共负荷神经网络模型；重复上述过程，直至公共负荷神经网络模型参数收敛；用户端利用住宅负荷训练样本对公共负荷神经网络模型进行自适应调整
一种考虑用户隐私保护自适应住宅负荷预测方法

[发明专利]一种网络负荷信息的通知方法和设备-CN201410666108.4有效
发明人：段江海 -专利权人：大唐移动通信设备有限公司
申请日： 2014-11-19 - 公布日： 2018-03-30 - 主分类号： H04W24/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络负荷信息的通知方法和设备，该方法包括ANDSF实体接收来自PCRF实体的网络负荷信息改变指示消息；所述网络负荷信息改变指示消息中携带了当前会话过程中的用户所在位置信息以及用户负荷改变信息；所述ANDSF实体利用所述用户所在位置信息确定位置区域，利用所述用户负荷改变信息计算所述位置区域的网络负荷信息；所述ANDSF实体向所述PCRF实体发送网络负荷信息更新确认消息；所述网络负荷信息更新确认消息中携带所述位置区域的网络负荷信息本发明实施例中，ANDSF实体实时计算用户所处位置区域的网络负荷信息并发送给UE，大大提高了UE获取网络负荷信息的准确性，从而可以更有效地实现网络发现与选择。
一种网络负荷信息通知方法设备

[发明专利]一种充电桩充电管理系统与方法-CN201510140445.4有效
发明人：何世刚;肖俭伟 -专利权人：成都博高信息技术股份有限公司
申请日： 2015-03-27 - 公布日： 2018-03-27 - 主分类号： H02J7/00 文献下载
摘要：应用本发明公开了一种充电桩充电管理系统与方法，所述系统包括网络负荷检测模块、中继通信模块和充电桩，所述充电桩包括网络负荷监控模块以及充电模式控制模块，网络负荷检测模块检测当前电力网络负荷情况向充电桩进行发送，中继通信模块接收负荷情况向充电桩进行转发，网络负荷监控模块接收到负荷情况，充电桩根据负荷情况得到预充电模式，向网络负荷检测模块发送进行验证，网络负荷检测模块根据当前新的电力网络负荷情况判断预充电模式是否可行，将判断结果反馈至充电桩，若可行则将预充电模式作为目标充电模式进行充电，并在各次发送信息的过程中添加对应的时隙信息，可以根据当前电力网络的负荷情况实时合理规划充电桩的充电模式进行充电，避免因充电桩消耗功率过大引起低压电力网络的安全隐患
一种充电管理系统方法

[发明专利]一种基于自学习神经网络的负荷辨识方法及系统-CN202110607030.9在审
发明人：李俊楠;王雍;杨雷;易姝慧;刁新平;刘俊杰;殷小东;赵兵;李琮琮;朱红霞;朱铮;安柏龙;何海航;何泽昊 -专利权人：国网河南省电力公司营销服务中心;中国电力科学研究院有限公司;中国电力科学研究院有限公司武汉分院;国网山东省电力公司营销服务中心（计量中心）;国网上海市电力公司;国网天津市电力公司
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自学习神经网络的负荷辨识方法及系统，属于用电监测及信号处理技术领域。本发明方法，包括：在接入混合类型负荷的用户计量点处，采集用户的用电网络数据，针对用电网络数据生成负荷多维特征样本，并针对负荷多位特征样本构建用电网络的负荷特征空间；确定负荷特征空间中识别度最高的主成分特征指标；将主成分特征指标中的不同负荷特征输入自学习神经网络进行训练并学习，获取负荷辨识模型；将待识别的用电网络数据输入至负荷辨识模型中，通过负荷辨识模型对待识别的用电网络数据进行负荷辨识。本发明保证了已建立特征库用户的内部用电负荷状态辨识的有效性。
一种基于自学习神经网络负荷辨识方法系统

[发明专利]基于长短时记忆神经网络的电力负荷预测方法-CN201710136492.0有效
发明人：杨延东;邓力;李书芳;张贯京;葛新科 -专利权人：深圳市景程信息科技有限公司
申请日： 2017-03-08 - 公布日： 2017-07-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于长短时记忆神经(LSTM)网络的电力负荷预测方法，该方法包括步骤：通过输入单元输入历史时刻的电力负荷数据和区域特征因素；采用LSTM网络对历史时刻的电力负荷数据和区域特征因素进行训练建模，以生成深度神经网络负荷预测模型，该深度神经网络负荷预测模型为用于供电负荷预测的单层多任务深度神经网络模型或双层多任务深度神经网络模型；利用深度神经网络负荷预测模型对所需预测区域内的电力负荷进行预测并产生该区域内的电力负荷预测结果；通过输出单元输出该区域内的电力负荷预测结果。本发明基于深度学习领域中的LSTM网络来构建多任务学习的电力负荷预测模型，能够精确预测出多区域的用电负荷，提升了预测效果。
基于短时记忆神经网络电力负荷预测方法

[发明专利]用于微电网系统的混合模型神经网络短期负荷预测方法-CN201510554007.2在审
发明人：刘舒;时珊珊;方陈;雷珽;柳劲松;张宇;朴红艳;袁加妍 -专利权人：国网上海市电力公司
申请日： 2015-09-02 - 公布日： 2015-12-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种用于微电网系统的混合模型神经网络短期负荷预测方法，首先建立混合模型神经网络，利用混合模型神经网络计算微电网系统中某一监测点的基本正常负荷分量和天气敏感负荷分量，再计算特别事件负荷分量和随机负荷分量，最后将基本正常负荷分量、天气敏感负荷分量、特别事件负荷分量和随机负荷分量相加获得总负荷。本发明结合传统线性模型负荷预测方法和神经网络负荷预测方法，大大提高了微电网系统的负荷预测精度。
用于电网系统混合模型神经网络短期负荷预测方法

[发明专利]负荷功率检测模型训练方法及负荷功率检测方法-CN202211117924.0在审
发明人：王莉;费爱国;徐连明;王鹏飞;石一鹭 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明提供一种负荷功率检测模型训练方法及负荷功率检测方法，该方法涉及电力技术领域，包括：获取电力系统的负荷功率数据集；负荷功率数据集包括至少一个数据序列；数据序列包括历史负荷功率数据、当前负荷功率数据及未来负荷功率数据；基于负荷功率数据集，对初始教师网络模型进行训练，得到目标教师网络模型；基于历史负荷功率数据和当前负荷功率数据，对初始学生网络模型进行训练，得到第一学生网络模型；基于目标教师网络模型和第一学生网络模型，采用双知识蒸馏的方式对第一学生网络模型进行更新，确定负荷功率检测模型。本发明提供的方法，提升了负荷功率检测模型的性能，提升了待检测负荷功率数据检测的准确性。
负荷功率检测模型训练方法

[发明专利]一种网络切片实例配置方法和装置-CN201911033723.0在审
发明人：刘合伦 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2019-10-28 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明实施例提供的一种网络切片实例配置方法和装置，包括：向网络数据分析模块发送网络配置请求信息；接收网络数据分析模块发送的网络配置信息；根据网络配置信息确定网络切片实例的负荷状况，并根据负荷状况确定接入终端接入的目标网络切片实例通过网络切片实例配置侧主动向网络数据分析模块获取网络配置信息，并通过网络配置信息中的网络切片实例的负荷状况，对接入终端接入的网络切片实例进行配置，避免了接入终端接入负荷比较大的网络切片实例中使得网络切片实例的负荷更加的均匀；同时由于可以获取到多个网络切片实例的负荷状况，在进行网络切片实例的配置时直接由网络切片实例配置侧进行配置，降低了网络切片实例配置系统的负荷。
一种网络切片实例配置方法装置

[发明专利]负荷调整方法、装置、设备及存储介质-CN201711012052.0有效
发明人：柏果 -专利权人：中国移动通信集团四川有限公司;中国移动通信集团公司
申请日： 2017-10-26 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： H04W28/02 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种负荷调整方法、装置、设备及存储介质，用以快速准确降低设备的负荷波动，提高负荷调整的灵活性，提高客户满意度，降低人工分析成本。该负荷调整方法为：预测网络设备在设定时间的负荷期望值，并采样获得所述网络设备在所述设定时间的实际负荷值；根据所述实际负荷值以及所述负荷期望值，确定所述网络设备需要进行负荷调整；确定所述网络设备的各项负荷影响因素各自的相关系数，根据所述各项负荷影响因素各自的相关系数，从所述各项负荷影响因素中选择首要负荷影响因素；按照所述首要负荷影响因素调整所述网络设备的负荷。
负荷调整方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于自定义神经网络的负荷预测系统及负荷预测方法-CN201910413003.0有效
发明人：李书剑;石晶;周晓;廖孟;高铭含 -专利权人：华中科技大学;国网湖北省电力有限公司
申请日： 2019-05-17 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自定义神经网络的负荷预测系统及负荷预测方法，包括：数据存储模块，用于获取历史负荷数据并保存；负荷预测模块，用于接收并根据用户输入的自定义神经网络构建参数，构建负荷预测神经网络，并基于用户输入的负荷预测指令及历史负荷数据，采用负荷预测神经网络进行负荷预测。由于现有预测系统在进行负荷预测时，根据实际预测需要，而需要不断更改神经网络，更改神经神经网络往往通过人工更改代码来完成，过程比较耗时耗力，本发明在系统中引入自定义神经网络，用户输入参数更改值，系统来执行更改操作，自动完成新的神经网络构建，使用更加方便便捷。另外，通过自定义设置，极大提高了负荷预测系统的泛化能力，应用范围广。
一种基于自定义神经网络负荷预测系统方法

[发明专利]一种边缘计算的资源调度方法和系统-CN202011223583.6有效
发明人：杨雪;周伟;李燕;杨东岳;宋彬彬 -专利权人：德州职业技术学院（德州市技师学院）
申请日： 2020-11-05 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明提出了一种边缘计算的资源调度方法和系统，所述方法包括：根据负荷值获取时间周期获取边缘计算网络中各网络节点的处理能力负荷值，并根据每各网络节点的处理能力负荷值计算获取每各网络节点对应的负荷能力阈值；在所述边缘计算网络的任务生成时，根据所述各网络节点的当前剩余处理能力负荷值与负荷能力阈值筛选出候选网络节点；通过所述边缘计算网络处理所述任务所需的任务处理负荷值在所述候选网络节点中选取处理所述任务的网络节点，获得任务对接网络节点，并将所述任务对接网络节点进行一次任务处理标记；将所述任务发送至所述所述任务对接网络节点进行任务处理。
一种边缘计算资源调度方法系统

[发明专利]基于长短时记忆神经网络的电力负荷预测系统-CN201710136478.0在审
发明人：杨延东;邓力;李书芳;张贯京;葛新科 -专利权人：深圳市景程信息科技有限公司
申请日： 2017-03-08 - 公布日： 2017-07-14 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明公开一种基于长短时记忆神经(LSTM)网络的电力负荷预测系统，其中LSTM网络包括输入层、LSTM网络层和输出层，该系统包括信息接收模块，用于将输入的历史时刻的电力负荷数据和区域特征因素并传递至输入层；模型建立模块，用于通过LSTM网络层对历史时刻的电力负荷数据和区域特征因素进行训练建模，以生成深度神经网络负荷预测模型；电力预测模块，用于利用深度神经网络负荷预测模型对区域内的电力负荷进行预测，并通过连接至LSTM网络层的回归器产生该区域内的电力负荷预测结果；结果输出模块，用于通过输出层输出区域内的电力负荷预测结果。本发明基于LSTM网络来构建多任务学习的负荷预测模型，能够精确预测出多区域的用电负荷，提升了预测效果。
基于短时记忆神经网络电力负荷预测系统

[发明专利]一种电力负荷预测方法及终端-CN202310383882.3在审
发明人：黄夏楠;姜文瑾;杨晓东;林伟伟;涂夏哲;杨丝雨;胡臻达;刘林 -专利权人：国网福建省电力有限公司经济技术研究院;国网福建省电力有限公司
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种电力负荷预测方法，获取历史数据，所述历史数据包括电力负荷历史数据以及特征温度历史数据；根据时间组合所述电力负荷历史数据以及特征温度历史数据，得到监督学习数据集；通过特征提取神经网络获取所述监督学习数据集中的负荷非线性特征以及温度非线性特征；通过所述负荷非线性特征以及温度非线性特征训练预备预测神经网络，得到负荷预测神经网络；获取当前特征温度，根据所述特征提取网络以及所述负荷预测神经网络得到所述当前特征温度对应的当前负荷预测值；本发明通过特征提取神经网络和负荷预测神经网络共同完成根据温度预测对应的负荷的工作，引入时间特征，综合不同神经网络的特性提高了最终预测结果的精度。
一种电力负荷预测方法终端

[发明专利]通信网络负荷预测方法、装置及服务器-CN202011375603.1在审
发明人：陈锋;李张铮;陈海;卢春生;严燕燕;王哲坤;吴帆;刘文山 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种通信网络负荷预测方法、装置及服务器，该方法包括：获取通信网络内多个小区的网络特征数据集合，并对每个小区的网络特征数据集合进行聚合，获得每个小区的均值特征数据；对所有小区的均值特征数据进行聚类分析，获得多组不同类别的训练样本集合，通过利用多组不同类别的训练样本集合分别进行模型训练，获得多个不同类型的小区负荷预测模型，并根据每个小区对应的小区负荷预测模型获得小区的网络预测负荷，并根据通信网络内所有小区的网络预测负荷确定通信网络的网络预测负荷，提高了预测的通信网络负荷结果的准确性。
通信网络负荷预测方法装置服务器

[发明专利]传递蜂窝网络负荷信息的方法和相关设备-CN201310050575.X在审
发明人：张兴新;贺宁;沈文学 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2013-02-08 - 公布日： 2014-08-13 - 主分类号： H04W48/06 文献下载
摘要：本发明实施例公开了传递蜂窝网络负荷信息的方法和相关设备。其中一种传递蜂窝网络负荷信息的方法，包括：用户设备接收网络侧设备下发的蜂窝网络负荷信息；该用户设备存储该蜂窝网络负荷信息。本发明技术方案有利于为UE合理选择网络提供支持。
传递蜂窝网络负荷信息方法相关设备

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