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公开(公告)号：CN113922505B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202111205471.2
申请日：2021-10-15
Applicant: 广东电网有限责任公司江门供电局 , 广东电网有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种适用于楼宇综合能源管理的边缘计算智能网关，属于通信技术领域。包括用于为楼宇内提供家庭用电的供能模块，用于采集楼宇内的用电信息和实时发电信息的数据采集分析模块，用于对每户家庭进行能耗预测的能耗管理模块，用于对楼宇内每户家庭的原始用电数据进行监控和对比，将异常数据报送给用户终端的报警模块以及用于对楼宇内的能源进行切换的能源切换模块。本发明由于采用能耗管理模块对采用风力发电、光伏发电以及供电网综合进行供电的楼宇进行能源监控，能够实现对用电负荷异常的报警和电力切换，解决了现有智能网关无法适应对楼宇内有多种发电形式的能源进行监控管理的问题。
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公开(公告)号：CN113973029B
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202111256222.6
申请日：2021-10-27
Applicant: 广东电网有限责任公司江门供电局 , 广东电网有限责任公司
Abstract: 本发明涉及通信网关技术领域，公开了一种低压物联网边缘计算智能网关系统及通信方法，其系统包括边缘计算模块，边缘计算模块安装于用户侧，用户侧与所属台区内的变压器通信连接，变压器内设有集中器，集中器通过变压器载波信道与边缘计算模块通信连接，边缘计算模块通过用户侧载波信道与集中器通信连接，变压器载波信道和用户侧载波信道均为全频段载波通信，边缘计算模块用于对变压器载波信道和用户侧载波信道进行分层，从而将变压器载波信道和用户侧载波信道分别划分为若干个不同频段的子信道。上述方案提高了载波通信的信息传输效率和可靠性。
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公开(公告)号：CN113973029A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111256222.6
申请日：2021-10-27
Applicant: 广东电网有限责任公司江门供电局 , 广东电网有限责任公司
Abstract: 本发明涉及通信网关技术领域，公开了一种低压物联网边缘计算智能网关系统及通信方法，其系统包括边缘计算模块，边缘计算模块安装于用户侧，用户侧与所属台区内的变压器通信连接，变压器内设有集中器，集中器通过变压器载波信道与边缘计算模块通信连接，边缘计算模块通过用户侧载波信道与集中器通信连接，变压器载波信道和用户侧载波信道均为全频段载波通信，边缘计算模块用于对变压器载波信道和用户侧载波信道进行分层，从而将变压器载波信道和用户侧载波信道分别划分为若干个不同频段的子信道。上述方案提高了载波通信的信息传输效率和可靠性。
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公开(公告)号：CN113949417A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111195111.9
申请日：2021-10-12
Applicant: 广东电网有限责任公司江门供电局 , 广东电网有限责任公司
IPC: H04B3/54
Abstract: 本申请公开了一种基于混合通信的电网数据传输方法及装置，方法包括：根据窄带电力线载波通信信道的窄带传输时延与目标数据传输时延对混合通信标识的状态进行设置，混合通信标识的状态包括真和假；在用户传输目标数据信息之前判断混合通信标识是否为真，若是，则将目标数据信息以窄带电力线载波通信信道的窄带传输速率和无线通信的无线传输速率之比进行混合传输，若否，则将目标数据信息以窄带电力线载波通信的方式传输；目标数据信息包括目标采集数据、目标采集数据的数据集大小和混合通信标识。本申请能够解决现有数据传输方式较单一，传输效率较低，导致实际的数据传输效果不理想的技术问题。
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公开(公告)号：CN112506541A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011403453.0
申请日：2020-12-04
Applicant: 广东电网有限责任公司江门供电局
Inventor： 罗振威 , 何雄辉 , 张俊杰 , 陈嘉俊 , 黄亮浩 , 张欣 , 吴昌盛 , 余栋斌 , 高国华 , 吴少楠 , 梁英杰 , 曹国保 , 曾凯军 , 曾莉 , 罗思金 , 林雄徳
Abstract: 本发明涉及变电站内模块升级技术领域，更具体地，涉及一种动作报文采集模块和汇集模块的远程升级方法、主站服务器、系统、可读存储介质。其中，一种动作报文采集模块和汇集模块的远程升级方法，包括以下步骤：S1：通信模块远程连接到汇集模块；S2：信息模块将升级文件传输到汇集模块；S3：执行模块对需要升级的模块进行选择；S4：汇集模块将采集模块对应的升级文件传输到采集模块；S5：执行模块利用升级文件对对应的模块进行升级；S6：校验模块对升级后的文件进行校验并判断。本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种针对继电保护装置动作报文采集模块和汇集模块的远程升级方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110519798B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201910605127.9
申请日：2019-07-05
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司江门供电局
IPC: H04W28/08 , H04W40/02 , H04W52/02 , H04B10/2575 , H04L12/725
Abstract: 本发明提供了一种光纤无线融合网络资源分配机制以及收益计算方法，本发明将无线节点以光网络单元ONU为中心进行基于负载均衡的区域划分，并在区域内采用面向业务优先级的路由规划方法，实现了网络的负载均衡和业务Qos的保障；通过区域负载量与阈值的比较，将低负载区域内的光网络单元ONU和无线节点协同休眠，同时将原休眠区域内受影响的业务进行负载转移，相对于大多只进行ONU休眠的机制，具有更好的节能效果。本发明将休眠区域受影响的业务进行负载转移，并基于业务优先级完成重路由，在节能的同时保障了业务的服务质量。
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公开(公告)号：CN111130898B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201911393683.0
申请日：2019-12-30
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司江门供电局
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明涉及电力通信网故障恢复技术领域，更具体地，涉及一种基于业务特征和节点可靠性的电力通信网故障恢复方法，包括：基于智能电网业务的业务特征对由于底层网络出现故障而导致的不可用的智能电网业务按照经济损失进行排序；基于底层节点的可替代率计算底层节点的可靠性，并进行排序；按照步骤S1的排序依次恢复智能电网业务，在恢复每个智能电网业务时，按照步骤S2的可靠性排序依次恢复虚拟节点及其虚拟链路。本发明通过业务特征以及节点的可靠性来对电力通信网的故障进行恢复，能够减少被恢复的智能电网业务再次发生故障的可能性，且能够提升故障恢复率和电力通信网的收益。
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公开(公告)号：CN110557275B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201910631794.4
申请日：2019-07-12
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司江门供电局
IPC: H04L12/24 , H04L12/26 , H04L12/733
Abstract: 本发明涉及电力诊断的技术领域，更具体地，涉及基于网络内在特征的电力通信网探测站点选择算法，包括以下步骤：S10.构建探测站点与阴影节点模型；S20.基于动态路由特性、探测路径的重叠特性及最大故障数量特性，分析电力通信网的特性和探测站点选择策略，从步骤S10中所述阴影节点集合中选择第一个探测站点加入到探测站点集合中；S30.以最小化阴影节点集合为目标，从阴影节点模型SN中选择下一个网络节点作为探测站点；S40.基于最大故障数优化探测站点集合。本发明基于网络内在特征分析、优化得到探测站点集合，通过选择最少的网络节点作为探测站点，可以通过发送探测监控到所有网络节点的运行状态信息，实现以最少的探测站点达到最好的探测效果。
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公开(公告)号：CN111199252A
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201911394852.2
申请日：2019-12-30
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司江门供电局
Abstract: 本发明涉及电力通信网络领域，更具体地，涉及一种电力通信网络智能运维系统的故障诊断方法，该方法首先从配用电通信网络中采集到的智能运维系统实时状况信息中抽取反映系统底层运行状况的数据，用SOM网络进行一次初聚类，得到聚类个数和聚类中心，然后再使用K-Means算法进行二次聚类，使聚类信息得到精化。本发明使用SOM神经网络和K-Means算法结合的方法进行故障诊断，不仅解决了以往聚类算法在聚类时分群数目需人为给定的缺点，而且避免了复杂的计算过程，具有简单、速度快的优点，同时使得聚类信息更加精确，对故障模式的处理能力更强，稳定性更高，提高了对故障诊断的精准度和系统的整体性能。
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公开(公告)号：CN110493054A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910783518.X
申请日：2019-08-23
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司江门供电局
Abstract: 本发明涉及电力通信网设备故障预测领域，更具体地，涉及一种基于频域特征的电力通信网设备故障预测方法。只需要基于设备的时间序列数据并通过傅立叶变换将设备时间序列数据转换为频域数据，再使用频域数据用于训练BP神经网络模型，最后对设备状态等级进行预测，能够在设备处于潜在故障状态时及时进行维护。本方法只需要获取设备的时间序列数据，减少数据量，缩短神经网络的训练时长。
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