一种用于电气系统的操作的安全管理系统

    公开(公告)号:CN111242582A

    公开(公告)日:2020-06-05

    申请号:CN202010043111.6

    申请日:2020-01-15

    Inventor: 张荟 张岩

    Abstract: 本发明涉及一种用于电气系统的操作的安全管理系统,包括服务器、电气开关柜、电气开关柜终端和移动终端,利用服务器对操作任务的具体步骤分配给一个操作人员或多个操作人员,能够大大提高执行操作任务的效率,在应对繁杂、突发和多样的操作任务要求下,具有突出的优势。同时,基于安全、规范的操作顺序和操作要求,移动终端计算当前操作步骤之前已执行步骤的操作密钥,并与电气开关柜终端中存储的相关操作密钥进行比对,作为当前操作步骤能够进行的解锁条件,以此能够严格控制操作任务中各个步骤操作顺序的准确性,防止操作顺序的错乱或者误操作的发生,保证操作任务按照正确、安全的顺序完成,保证电气系统以及操作人员的安全。

    一种磁性材料的磁特性测量系统及方法

    公开(公告)号:CN110542871A

    公开(公告)日:2019-12-06

    申请号:CN201910957114.8

    申请日:2019-10-10

    Abstract: 本发明提出了一种磁性材料的磁特性测量系统及方法。所述测量系统包括数字信号发生器、全桥逆变电路、滤波电路、磁性材料单片测试仪和数据采集装置,本发明的滤波电路的四个吸收电容分别与全桥逆变电路的四个开关管并联,实现与全桥逆变电路的耦合,以滤掉开关管开关过程中产生的过冲和振荡,且有效抑制了外围电路的干扰,提高了磁性材料的磁特性测量过程中的磁场强度的测量精确度。

    一种电能质量综合补偿装置的经济性分析方法

    公开(公告)号:CN108364141A

    公开(公告)日:2018-08-03

    申请号:CN201810260827.4

    申请日:2018-03-27

    CPC classification number: G06Q10/0639 G06Q50/06

    Abstract: 一种电能质量综合补偿装置的经济性分析方法。属于电能质量补偿装置的经济性分析技术领域。对综合补偿装置的成本进行分析,包括初始投资成本和年变动成本两部分,并计算综合补偿装置的成本现值;对综合补偿装置的产出进行分析,推导出综合补偿装置投运后降低的无功、谐波和不平衡损耗表达式,并计算综合补偿装置的产出现值;推导出综合补偿装置的净现值表达式,并进行净现值计算,根据净现值计算结果对综合补偿装置进行经济性分析,净现值不小于0说明方案可行,在装置生命周期结束之前可以收回初始成本并获得效益,并且净现值越高,电能质量综合补偿装置效益也越高。优点在于,广泛应用于电能质量补偿装置的经济性评估领域,提供了更为清晰的指导思路。

    一种基于区块链的碳资产交易方法

    公开(公告)号:CN116485547B

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN202310732875.X

    申请日:2023-06-20

    Abstract: 本发明涉及区块链技术领域,尤其涉及一种基于区块链的碳资产交易方法。该方法包括以下步骤:获取碳资产账户请求数据,并根据碳资产账户请求数据进行碳资产账户验证,生成碳资产数字标识数据;根据碳资产数字标识数据获取碳资产详细情况数据,获取碳资产交易请求数据,并根据碳资产详细情况数据以及碳资产交易请求数据进行碳资产交易数据推荐,生成碳资产交易推荐数据;对碳资产详细情况数据以及碳资产交易请求数据进行第一碳资产交易安全资质审核,从而获取第一碳资产交易资质审核数据;本发明通过区块链技术,所有的碳资产交易记录都被记录在不可篡改的区块链上,确保交易的透明度和可追溯性。

    一种基于深度强化学习的复杂电网关键节点识别方法

    公开(公告)号:CN114861792A

    公开(公告)日:2022-08-05

    申请号:CN202210484829.8

    申请日:2022-05-06

    Inventor: 王红 张岩 齐林海

    Abstract: 一种基于深度强化学习的复杂电网关键节点识别方法,属于电力大数据处理技术领域。该方法利用深度强化学习模型DDQN(Double Deep Q‑Network,DDQN)交互式学习的思想,通过智能体自发式行为探索,结合环境信息、动作信息、奖励信息构成的经验数据完成对特定状态动作下Q值的计算,以此评估复杂电网某一状态动作的价值。本发明基于数据驱动,克服了配电网复杂环境下,基于业务机理建立数学模型在适应性、算法效率和准确性多方面的局限性。使用该方法避免了传统复杂电网重构过程中需根据大量先验知识对状态进行分布假设及特征建模的过程,降低了关键节点辨识的复杂度,更适用于大数据背景下大规模电网的关键节点辨识法,具有较高的鲁棒性和准确性。

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