电力线载波通信网络的路由选择方法

    公开(公告)号:CN106656814A

    公开(公告)日:2017-05-10

    申请号:CN201710100105.8

    申请日:2017-02-23

    CPC classification number: H04L45/02 H04B3/54 H04L45/74

    Abstract: 本发明涉及一种电力线载波通信网络的路由选择方法,包括:获取所述电力线载波通信网络中的网关节点到目的节点的初始路径,获取所述初始路径的初始信息素浓度;从所述网关节点向所述目的节点发送多个搜索蚂蚁数据帧,对各个搜索蚂蚁数据帧执行局部信息素浓度更新操作;根据所述局部信息素浓度选择对所述网关节点到所述目标节点的最优路径,并进行全局信息素浓度的更新,将所述最优路径和全局信息素浓度分别作为初始路径和初始信息素浓度进行迭代,直到满足预设的收敛条件,选择迭代得到的最优路径作为所述网关至所述目标节点的路由。上述方法提高了电力线载波通信的可靠性。

    变电站设备诊断方法与系统

    公开(公告)号:CN104377814A

    公开(公告)日:2015-02-25

    申请号:CN201410515346.5

    申请日:2014-09-29

    Abstract: 本发明提供一种变电站设备诊断方法与系统,将变电站划分为厂站、电压等级、间隔和一次设备,并且构建的物理模型,根据变电站中设备的电气连接关系构建变电站网络模型,再整合变电站物理模型和变电站网络模型获得变电站设备模型,最终根据变电站设备模型,对变电站设备进行诊断。整个过程中,将整个变电站进行良好的层级划分,针对层级划分分别构建各个层级的模型,另外又考虑变电站中各个设备电气连接关系,综合考虑变电站中设备的类型以及电气连接关系,充分考虑变电站中各个设备之间相互影响,兼顾设备物理模型和网络模型,为设备状态分析和故障诊断提供全面的模型数据,能够对变电站设备进行准确诊断。

    一种基于大数据的设备热成像温度健康分析方法

    公开(公告)号:CN110866155A

    公开(公告)日:2020-03-06

    申请号:CN201911128019.3

    申请日:2019-11-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的设备热成像温度健康分析方法,包括步骤如下:获取台架的可见光图像、热成像图像及其温度矩阵、GPS位置信息;将可见光图像、热成像图像、GPS位置信息、温度矩阵上传到服务器;获得台架上的待测设备的坐标;并获取待测设备在热成像图像上的坐标,从温度矩阵中查询待测设备的温度分布;同杆对比分析待测设备的温度,将待测设备的温度T0与其他同类的设备的温度Tn进行对比;通过GPS位置信息调取待测设备历史温度数据;将获得待测设备的温度数据与历史温度数据进行对比;采用LOF算法对待测设备的巡检数据集进行多维分析;将以上得到的分析结果进行整合得到设备健康评估数据保存在服务器端,并返回到用户终端。

    基于红外热和可见光成像的检测终端及其使用方法

    公开(公告)号:CN110174174A

    公开(公告)日:2019-08-27

    申请号:CN201910452933.7

    申请日:2019-05-28

    Abstract: 本发明提出一种基于红外热和可见光成像的检测终端,包括红外热成像摄像单元、可见光成像摄像单元、处理器和显示器,处理器中设置有图像识别单元,红外热成像摄像单元与处理器电连接,可见光成像摄像单元与处理器电连接,处理器与显示器电连接。本发明还提出了上述检测终端的使用方法:处理器控制红外热成像摄像单元、可见光成像摄像单元同时拍摄;处理器对图片进行预处理;处理器通过图像识别单元中的电力设备识别模型对可见光成像图片中的电力设备进行匹配识别并输出其图像坐标;图像识别单元根据图像坐标在红外热成像图片中截取对应的热分布图像然后输入设备热分析模型中进行分析;处理器将拍摄的图片和分析结果输出到显示屏中显示。

    一种二维配电通信网网络流量预测方法

    公开(公告)号:CN109902886A

    公开(公告)日:2019-06-18

    申请号:CN201910286292.2

    申请日:2019-04-10

    Abstract: 本发明涉及一种二维配电通信网网络流量预测方法:S1.获得配电通信网在横向维度及纵向维度的历史流量数据,其中横向维度的历史流量数据定义为同一日期下不同时刻的流量数据,纵向维度的历史流量数据定义为不同日期下同一时刻的流量数据;S2.分别构建第一模型及第二模型,然后分别使用横向维度的历史流量数据及纵向维度的历史流量数据对第一模型、第二模型进行训练;S3.读取t时刻的实时流量数据;S4.将t时刻的实时流量数据分别输入至第一模型、第二模型,分别得到配电通信网在t+T时刻在横向维度和纵向维度的预测值,T为预测周期;利用加权求和的方式对横向维度和纵向维度的预测值进行处理,得到最终的预测输出;S5.令t=t+T然后执行步骤S3。

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