-
公开(公告)号：CN118228665A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410321511.7
申请日：2024-03-20
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 武汉大学 , 国网安徽省电力有限公司
IPC: G06F30/367 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种直流电阻标准分压器泄漏电流预测方法，包括利用直流电阻标准分压器泄漏电流检测的试验平台，获得在多维数据下直流电阻标准分压器对应的泄漏电流数据，构建样本数据集；利用样本数据集对预先构建的神经网络进行迭代训练和测试，得到直流电阻标准分压器泄漏电流检测网络，神经网络包括依次连接的网络特征提取层、网络特征融合层和网络特征预测层，所述网络特征提取层包括用于进行数据扩增的隐藏层，所述网络特征融合层将数据映射到三维空间；利用直流电阻标准分压器泄露电流检测网络对实时采集的多维数据进行处理，预测直流电阻标准分压器的泄漏电流；本发明可提高直流电阻标准分压器泄漏电流计算结果的可靠性。
-
公开(公告)号：CN118194141A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410613784.9
申请日：2024-05-17
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 合肥工业大学
Inventor： 蔺菲 , 刘辉舟 , 孙伟 , 孙建 , 丁建顺 , 陈征 , 高寅 , 嵇爱琼 , 刘景姝 , 张悦 , 马昆 , 张文琪 , 李双双 , 李欣然 , 郭慧珠 , 庄磊 , 梁晓伟 , 王凯 , 刘单华 , 常乐 , 任民 , 冯欣 , 孙伟红 , 李红艳 , 李奇越 , 李帷韬 , 张志强
IPC: G06F18/241 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06F18/2135 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种用电行为判别方法及系统，方法包括：采集用户每个用电设备接入时总线的电能参数变化量，构建数据集；对归一化处理后的数据集中的数据进行自适应小波阈值去噪；对去噪之后的数据集进行降维，得到用于特征分类的向量；将用于特征分类的向量输入基于Transformer的多分类任务模型中，对基于Transformer的多分类任务模型进行训练，利用训练好的基于Transformer的多分类任务模型进行用电行为判别；本发明的优点在于：提高计算效率，提高用电行为判别的准确性。
-
公开(公告)号：CN117330831A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311079959.4
申请日：2023-08-24
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
Abstract: 本发明公开了一种用于非线性负荷的电能计量方法和系统，包括：步骤1：收集电流和电压数据；步骤2：对采集到的电流和电压数据进行瞬时功率计算；步骤3：对采集到的电流和电压数据进行谐波分析；步骤4：基于电力系统的几何拓扑和参数，进行有限元建模，在模型中引入非线性负荷元件，模拟实际情况；步骤5：将虚拟功率算法得到的平均有功功率和无功功率与谐波分析和有限元模拟得到的结果进行拟合；步骤6：根据实际测量数据和模拟计算结果之间的差异，进行误差校正，通过反馈控制机制，实时监测负荷状态和电能参数，根据计量误差调整计量方法。本发明可以更准确地计量非线性负荷的电能消耗。
-
公开(公告)号：CN119996413A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510210215.4
申请日：2025-02-25
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 合肥工业大学
IPC: H04L67/1004 , H04L67/1095 , H04L47/12
Abstract: 本发明公开了一种基于概率负载转移的电表数据传输方法、装置及采集传输系统，方法包括采集电表传输网络中各电表的电能信号；基于各电表对应的电能信号，计算各电表对应的传输负载率；基于各电表对应的传输负载率，计算每个电表的状态转移概率，该状态转移概率表示电表向网络中其他电表转移负载的概率；根据电表的状态转移概率确定将该电表的部分负载转移至其他电表代为传输；本发明通过概率负载转移的动态任务分配和负载率计算的结合，实现了动态任务分配和高效的负载均衡，能够有效提高系统的响应速度和处理能力，提高数据传输稳定性和可靠性。
-
公开(公告)号：CN119959592A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510129529.1
申请日：2025-02-05
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
Abstract: 一种便于拆装的开关内置电能表及其拆装方法，属于电能表技术领域，本发明为了解决现有电能表组装不够便捷的问题。通过操作组件以及定位插头的设计，实现插接筒插入套筒后，定位插头插入到套筒上的定位孔中，即可完成安装，而上壳体与下壳体拆解，只需驱动定位插头从定位孔中拔出，以及将插接筒从套筒中拔出；在接线端子排处设置了活动断闭机构，且插接筒在套筒内插、拔为活动断闭机构提供挤压驱动，在上壳体和下壳体拆解后，使接线端子排处的接线自动断开，上壳体与下壳体重新组装，使接线端子排处的接线自动连通，在上壳体和下壳体之间打开后，进行内部元件更换的过程中，无需人工进行接线端子排的断开或接通操作，为元件更换提供了便捷。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119757816A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510210197.X
申请日：2025-02-25
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 合肥工业大学
IPC: G01R11/17 , G01R11/18 , G01R11/185 , G01R35/04
Abstract: 本发明公开了一种智能电表的多模态误差动态补偿方法及系统，方法包括：构建环境感知单元，获取环境因素参数；对环境因素参数进行加权计算，生成环境代谢指数；基于促激素释放因子作用机理，结合环境代谢指数，构建误差预测模型，以获取预测误差偏移量；实时采集原始信号，进行多模态误差检测，生成误差向量；根据误差向量，获取补偿触发阈值；将预测误差偏移量与补偿触发阈值对比，触发多级补偿机制。本发明能够在复杂工况下实时在线、动态地调整电表的计量参数，从而提升电表的稳定性与准确性。
-
公开(公告)号：CN119578168A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411655221.2
申请日：2024-11-19
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 武汉大学 , 国网安徽省电力有限公司
IPC: G06F30/23 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F30/27
Abstract: 本发明提供了基于BPANN神经网络的1100kV标准装置准确度计算方法，涉及标准装置领域。步骤如下：S1：通过仿真软件建立1100kV标准装置模型，不断加压并记录绝缘电阻各个点位的场强；S2：建立电阻率测试试验平台，选取不同的温度、湿度、场强进行试验得到不同条件下绝缘电阻的电阻率，作为试验数据集D，对其进行预处理及归一化得到标准化试验数据集D1；S3：使用D1搭建并训练BPANN神经网络模型；S4：搭建标准装置电路仿真模型，通过BPANN神经网络模型拟合得到绝缘电阻的非线性变化，计算比例量值与准确度。本发明利用BPANN求解绝缘电阻的非线性变化问题，利用软件方法计算标准装置的准确度，有效评估了绝缘电阻非线性变化对标准装置准确度的影响，实现了省时省力的效果。
-
公开(公告)号：CN119089314A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411591505.X
申请日：2024-11-08
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 合肥工业大学
Inventor： 蔺菲 , 丁建顺 , 孙伟 , 刘景姝 , 陈良坤 , 刘单华 , 黄丹 , 嵇爱琼 , 张悦 , 冯欣 , 马昆 , 李双双 , 张文琪 , 李欣然 , 郭慧珠 , 王凯 , 李红艳 , 李奇越 , 李帷韬 , 张志强
IPC: G06F18/2415 , G06F17/15 , G06N3/04
Abstract: 一种基于轻量级神经网络的电能表失准在线诊断方法，属于智能装置检测技术领域，解决如何提高电能表失准诊断的准确率并降低算法运行给电能表带来的负担的问题；本发明根据最大小波系数能量的原则实现自适应小波基函数选取，增强小波分解的适应性，同时利用小波分解对数据进行噪声的有效去除，提高了数据的准确性，降低了数据对神经网络运行结果的影响，利用轻量级神经网络实现电能表失准的自动化诊断，加快了算法的运行速度、训练速度以及收敛速度，降低了算法运行对CPU运行的负载；同时，能提高电表失准诊断准确率、减小电能表运行资源占用，能够满足现代智能电网对实时监控、高效运维和智能化管理的需求。
-
公开(公告)号：CN118628835A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410892402.0
申请日：2024-07-04
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 国网安徽省电力有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/30 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/762 , G06N3/048 , G01R35/04
Abstract: 一种电能表失准诊断方法、电子设备及存储介质，属于智能电能表检测技术领域，解决传统电能表失准诊断方法效率低的问题，本发明通过获取运行正常电能表的采样值及实际测量值作为样本数据；训练去噪编码器模型用于电能表失准诊断数据的降噪处理；构建神经网络模型拟合电能表采样值与实测值的关系并计算残差；利用K‑means聚类的方法确定电能表失准阈值；将神经网络模型与电能表失准阈值控制限结合，得到电能表失准诊断模型，将待诊断电能表的测量值输入所述电能表失准诊断模型中，得到电能表失准概率；本发明具有诊断准确率高、在线运行、运行负担小，加快了诊断的速度，提高了诊断的准确率，从而为电网的平稳运行提供了重要保障。
-
公开(公告)号：CN117330831B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311079959.4
申请日：2023-08-24
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
Abstract: 本发明公开了一种用于非线性负荷的电能计量方法和系统，包括：步骤1：收集电流和电压数据；步骤2：对采集到的电流和电压数据进行瞬时功率计算；步骤3：对采集到的电流和电压数据进行谐波分析；步骤4：基于电力系统的几何拓扑和参数，进行有限元建模，在模型中引入非线性负荷元件，模拟实际情况；步骤5：将虚拟功率算法得到的平均有功功率和无功功率与谐波分析和有限元模拟得到的结果进行拟合；步骤6：根据实际测量数据和模拟计算结果之间的差异，进行误差校正，通过反馈控制机制，实时监测负荷状态和电能参数，根据计量误差调整计量方法。本发明可以更准确地计量非线性负荷的电能消耗。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
36
records
(took 0.076 seconds)
