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龙图腾网恭喜国网山西省电力公司信息通信分公司申请的专利基于AI预测的电力通信网络调度优化方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119788532B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510249703.6，技术领域涉及：H04L41/147；该发明授权基于AI预测的电力通信网络调度优化方法及装置是由樊磊;张淑娟;闫雷芳;屈蓓蓓;孟亚宁;梁伟伟;陈俊伟;毕胜设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI预测的电力通信网络调度优化方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于AI预测的电力通信网络调度优化方法及装置，涉及智能电网技术领域，包括：执行电力通信网络的节点监测，以实时监测结果作为执行数据集，基于节点预测模型进行节点状态预测，建立预测数据集；基于节点收益函数和收益比例建立综合评价网络，将执行数据集和预测数据集作为输入数据，以综合评价网络进行协同效果寻优，基于寻优结果建立节点动作和协同权重分配方案进行网络调度优化。通过本申请可以解决现有电力通信网络调度方法中存在无法根据运行条件及时对电力通信网络进行资源精准调控，导致通信网络工作性能和效率较差的技术问题，可以达到提高电力通信网络的可靠性和效率，确保电力通信服务稳定性和高质量的技术效果。

本发明授权基于AI预测的电力通信网络调度优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于AI预测的电力通信网络调度优化方法，其特征在于，包括： 在电力通信网络的节点部署监测传感器组，以所述监测传感器组建立节点数据集，所述节点数据集中的每一节点数据均包括网络流量数据、节点负载数据、延迟数据、故障数据和能耗数据； 同步获取外部环境数据，所述外部环境数据包括天气环境数据和任务数据，根据所述外部环境数据、所述节点数据集建立节点预测模型，所述节点预测模型与电力通信网络节点一一对应； 执行电力通信网络的节点监测，以实时监测结果作为执行数据集，并将实时监测结果作为基准数据，基于所述节点预测模型进行节点状态预测，建立预测数据集； 读取节点的连通数据，以所述连通数据调用节点协同关系，建立节点协同权重，并以所述节点协同权重配置节点收益函数； 配置执行状态和预测状态的收益比例，基于所述节点收益函数和收益比例建立综合评价网络，将所述执行数据集和预测数据集作为输入数据，以所述综合评价网络进行电力通信网络的协同效果寻优，基于寻优结果建立节点动作和协同权重分配方案； 通过所述节点动作和协同权重分配方案进行电力通信网络调度优化； 所述读取节点的连通数据，以所述连通数据调用节点协同关系，建立节点协同权重，并以所述节点协同权重配置节点收益函数，还包括： 建立节点协同权重，公式如下： ； 其中，表征任意两个节点和的协同权重，表征任意两个节点和的通信容量，表征任意两个节点和的通信延迟，表征任意两个节点和的通信质量参数，为综合函数； 配置节点收益函数，如下： ； 其中，表征第个节点的节点收益函数，表征节点的动作，表征处理节点以外其他节点的动作集合，表征节点和之间协同产生的效益函数； 所述基于所述节点收益函数和收益比例建立综合评价网络，还包括： 根据节点收益函数配置综合评价网络的计算层，如下： ； 其中，表征优化目标函数，表征权重矩阵，为动作集合，为电力通信网络的节点总数，为调整系数，用于平衡目标函数中的网络性能和权重调整的代价，为节点间的边集，用于表征电力通信网络中可能存在协同关系的节点对，为权重调整的代价函数，表征优化过程中调整协同权重所需的代价； 基于所述收益比例建立比例协同层，基于所述比例协同层和所述计算层建立综合评价网络。

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