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龍圖騰網(wǎng)獲悉南方電網(wǎng)科學(xué)研究院有限責(zé)任公司申請(qǐng)的專(zhuān)利虛擬電廠邊緣網(wǎng)關(guān)信號(hào)在線保持方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN117614497B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202311591421.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04B7/0413；該發(fā)明授權(quán)虛擬電廠邊緣網(wǎng)關(guān)信號(hào)在線保持方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)是由王滔;陳立明;周保榮;趙文猛;毛田設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-11-27向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本虛擬電廠邊緣網(wǎng)關(guān)信號(hào)在線保持方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了虛擬電廠邊緣網(wǎng)關(guān)信號(hào)在線保持方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)，涉及無(wú)線通信信號(hào)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，響應(yīng)于接收到的在線保持請(qǐng)求，確定虛擬電廠邊緣網(wǎng)關(guān)并獲取待發(fā)送信息比特流，對(duì)待發(fā)送信息比特流進(jìn)行映射，生成發(fā)送信號(hào)，根據(jù)發(fā)送信號(hào)的信道狀態(tài)矩陣，構(gòu)建決策樹(shù)，對(duì)決策樹(shù)進(jìn)行搜索，得到啟發(fā)值，將啟發(fā)值輸入預(yù)設(shè)路徑代價(jià)模型，輸出路徑代價(jià)值，采用路徑代價(jià)值對(duì)內(nèi)存空間進(jìn)行搜索，將滿(mǎn)足預(yù)設(shè)最優(yōu)結(jié)點(diǎn)條件的結(jié)點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記輸入，構(gòu)成發(fā)送信號(hào)關(guān)聯(lián)的待恢復(fù)信號(hào)，對(duì)待恢復(fù)信號(hào)進(jìn)行逆映射，生成并輸出恢復(fù)后的待發(fā)送信息比特流和索引編號(hào)；解決了采用傳統(tǒng)的信號(hào)檢測(cè)和最優(yōu)信號(hào)選擇方法無(wú)法確保虛擬電廠邊緣網(wǎng)關(guān)設(shè)備能夠正常工作的技術(shù)問(wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)虛擬電廠邊緣網(wǎng)關(guān)信號(hào)在線保持方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種虛擬電廠邊緣網(wǎng)關(guān)信號(hào)在線保持方法，其特征在于，包括： 響應(yīng)于接收到的在線保持請(qǐng)求，確定所述在線保持請(qǐng)求對(duì)應(yīng)的虛擬電廠邊緣網(wǎng)關(guān)并獲取對(duì)應(yīng)的待發(fā)送信息比特流； 對(duì)所述待發(fā)送信息比特流進(jìn)行映射，生成對(duì)應(yīng)的發(fā)送信號(hào)； 根據(jù)所述發(fā)送信號(hào)的信道狀態(tài)矩陣，構(gòu)建對(duì)應(yīng)的決策樹(shù)； 將所述決策樹(shù)中的每個(gè)樹(shù)節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)的節(jié)點(diǎn)向量輸入目標(biāo)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，得到對(duì)應(yīng)的啟發(fā)值； 將所述啟發(fā)值輸入預(yù)設(shè)路徑代價(jià)模型，輸出對(duì)應(yīng)的路徑代價(jià)值； 采用所述路徑代價(jià)值對(duì)內(nèi)存空間進(jìn)行搜索，將滿(mǎn)足預(yù)設(shè)最優(yōu)節(jié)點(diǎn)條件的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記輸入，構(gòu)成所述發(fā)送信號(hào)關(guān)聯(lián)的待恢復(fù)信號(hào)； 對(duì)所述待恢復(fù)信號(hào)進(jìn)行逆映射，生成并輸出恢復(fù)后的待發(fā)送信息比特流和索引編號(hào)； 所述目標(biāo)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程包括： 以最小化似然函數(shù)為優(yōu)化目標(biāo)，構(gòu)建初始深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 隨機(jī)獲取比特流訓(xùn)練數(shù)據(jù)并輸入所述初始深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到各樹(shù)節(jié)點(diǎn)的訓(xùn)練路徑代價(jià)值； 根據(jù)所述訓(xùn)練路徑代價(jià)值計(jì)算所述比特流訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的損失函數(shù)值，當(dāng)所述損失函數(shù)值大于預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)損失函數(shù)值，則采用小批次梯度下降法調(diào)整所述初始深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，并跳轉(zhuǎn)執(zhí)行所述隨機(jī)獲取比特流訓(xùn)練數(shù)據(jù)并輸入所述初始深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到各樹(shù)節(jié)點(diǎn)的訓(xùn)練路徑代價(jià)值的步驟，直至所述損失函數(shù)值小于或等于所述預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)損失函數(shù)值； 當(dāng)所述損失函數(shù)值小于或等于所述預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)損失函數(shù)值，則輸出所述目標(biāo)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 所述損失函數(shù)值的表達(dá)式具體為： ； 式中，表示所述比特流訓(xùn)練數(shù)據(jù)，表示信道矩陣，表示整條路徑上的所有節(jié)點(diǎn)，表示QR分解后的發(fā)送信號(hào)，t表示時(shí)隙數(shù)，其中，t=1，2，3，...，T； ； 式中，表示所述損失函數(shù)值，表示第k個(gè)節(jié)點(diǎn)，表示第個(gè)節(jié)點(diǎn)，表示真實(shí)代價(jià)和，表示所述初始深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的估計(jì)代價(jià)和，表示所述初始深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)； ； 式中，表示最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)； 所述預(yù)設(shè)路徑代價(jià)模型具體為： ； ； ； ； ； 式中，表示路徑代價(jià)值，表示第個(gè)累計(jì)代價(jià)值，表示最優(yōu)啟發(fā)函數(shù)，表示從個(gè)節(jié)點(diǎn)到個(gè)節(jié)點(diǎn)的剩余代價(jià)值，表示上三角矩陣中第i個(gè)增量元素，表示第個(gè)累計(jì)代價(jià)值，表示決策樹(shù)的第k層中的一個(gè)樹(shù)節(jié)點(diǎn)，表示第i個(gè)正交變換后的發(fā)送信號(hào)，表示上三角矩陣中第（i，j）個(gè)分量元素，表示第j個(gè)分量元素。

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