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申请/专利权人：中电装备山东电子有限公司

摘要：本发明提供了一种基于多注意力机制图神经网络的HPLC通信系统，包括至少一部设置具有自适应功率放大模块的HPLC通信装置的集中器，与每一部所述集中器对应的具有wifi通信模块的至少一部智能电表，与至少一部智能电表对应的至少一部无人装置，以及远程服务器，缩减了电能表到集中器的“最后一公里”的信号衰减，提高了电力载波在不同节点的传输效率，从预测无人机的流量和速度出发，来获取地区用电和经济发展状况所需的大数据。

主权项：1.一种基于多注意力机制图神经网络的HPLC通信系统，其特征在于，包括至少一部集中器，与每一部所述集中器对应的至少一部智能电表，与至少一部智能电表对应的至少一部无人装置，以及远程服务器，其中，集中器设置具有自适应功率放大模块的HPLC通信装置、载波芯片；每一部所述无人装置以及每一部智能电表均具有wifi通信模块；所述自适应功率放大模块连接载波芯片，所述至少一部无人装置根据所述远程服务器的控制命令，按照规定路线到达至少一部智能电表的附近的第一地点，收集智能电表的wifi通信模块发送的wifi信号，再按照规定路线到达至少一个集中器附近的第二地点，将wifi信号传给所述至少一个集中器，经由自适应功率放大模块自适应放大和载波芯片调制，从集装器出来形成携带相应集中器编号信息的电力载波信号在电力线中传播，最终由远程服务器接收，所述远程服务器根据所述编号信息建立规定路线上的节点，并基于此节点构建基于多注意力机制图神经网络，利用历史节点表示训练所述图神经网络，并将当前至少一部无人装置的流量和速度的表示代入训练好的所述图神经网络，预测规定路线中无人装置的流量和速度；历史节点表示，表示历史时间范围个数，是通过历史节点表示的空间部分、时间部分、无人装置部分的双门控融合而成，即，其中为元素层面上的乘积算符，为双门，，，为学习参数；所述基于多注意力机制图神经网络包括依次连接的输入全连接层FCi、编码模块、变换模块、解码模块、输出连接层FCo,以及融合嵌入表示，其中，分别表示为所述节点，时间点，无人装置的表示集合中的元素，设空间部分、时间部分、无人装置部分的隐藏态拼接次表示为，，，其中，，，，，，，其中，为平行注意力机制序号，拼接算符，求和算符分别表示对于所述节点，时间点，无人装置的表示集合中所有元素情况下求和算符后的算式的求和，分别表示对于所有节点，以及时间点，无人装置的表示集合中之前所有时间节点，序号为之前的所有无人装置情况下求和算符后的算式的求和,函数为具有形式的9个不同的函数，为学习参数，其中为内积算符，，表示的维数的二分之一；在变换模块中对历史节点表示中隐藏态进行如下的拼接方式，，其中，，，函数同样为具有形式的3个不同的函数，为学习参数，表示变换，。

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