工业负荷监测调度方法、装置、计算机设备和存储介质

    公开(公告)号:CN113162031A

    公开(公告)日:2021-07-23

    申请号:CN202110354007.3

    申请日:2021-04-01

    Abstract: 本申请涉及一种工业负荷监测调度方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取预设调度周期内各待分配工业负荷的负荷信息,以及对应的负荷类型;负荷类型包括:可调负荷类型、恒功率负荷类型、从属负荷类型以及储能负荷类型;根据负荷信息以及负荷类型,确定负荷分配规划模型;获取与可调负荷类型对应的可调负荷约束条件、与恒功率负荷类型对应的恒功率负荷约束条件、与从属负荷类型对应的从属负荷约束条件以及与储能负荷类型对应的储能负荷约束条件;基于负荷约束条件,获取负荷分配规划模型的最小模型值对应的工业负荷分配方案;利用工业负荷分配方案分配各待分配工业负荷。采用本方法能够提高负荷分配的精准度。

    基于双芯智能电表的软件恢复方法、装置和计算机设备

    公开(公告)号:CN111651304A

    公开(公告)日:2020-09-11

    申请号:CN202010685998.9

    申请日:2020-07-16

    Abstract: 本申请涉及一种基于双芯智能电表的软件恢复方法、装置、计算机设备和存储介质。通过在检测到双芯智能电表系统中的软件出现异常,访问双芯智能电表的存储器的备份目录,从中获取软件对应的备份文件,并根据备份文件中的软件对应的最近正常版本以及最近正常版本的安装信息,生成恢复请求文件,重启双芯智能电表的系统,在重启系统后,根据恢复请求文件将最近正常版本最为软件的目标版本,在系统中按照恢复请求文件中的安装信息更新软件,从而将软件恢复至目标版本。相较于传统的对异常软件的处理方法,本方案可以实现双芯智能电表系统的软件异常时,对异常软件进行可靠恢复的效果。

    双芯智能电表的设备驱动方法和装置

    公开(公告)号:CN111562436A

    公开(公告)日:2020-08-21

    申请号:CN202010679232.X

    申请日:2020-07-15

    Abstract: 本申请涉及智能电表技术领域,提供了一种双芯智能电表的设备驱动方法、装置、存储介质;其中,上述方法可以应用于双芯智能电表的管理单元,包括:确定与待驱动设备对应的设备对象;所述待驱动设备为已在所述双芯智能电表中注册的设备;所述设备对象是对所述待驱动设备在所述管理单元中的抽象表征;获取所述设备对象的文件信息;将所述文件信息传递至所述待驱动设备的驱动程序提供的文件操作接口,以通过所述文件操作接口触发所述驱动程序驱动所述待驱动设备,进而降低软硬件接口开发难度,提高双芯智能电表的管理单元软件的跨硬件平台的可移植性。

    基于双芯智能电表的数据分发方法、装置和计算机设备

    公开(公告)号:CN111540190A

    公开(公告)日:2020-08-14

    申请号:CN202010643261.0

    申请日:2020-07-07

    Abstract: 本申请涉及一种基于双芯智能电表的数据分发方法、装置、计算机设备和存储介质。通过虚拟总线接收发送端发送的待发送数据,并根据待发送数据的类型,确定待发送数据的目标地址,再获取目标地址对应的命名管道,作为目标管道,通过虚拟总线将待发送数据通过目标管道发送至对应的接收端,其中命名管道可以实现接收端和虚拟总线之间的通信,命名管道可以与接收端一一对应。相较于传统的需要更换整表以增加发送数据的服务接口的方式,本方案中虚拟总线与各个接收端和发送端通过命名管道进行数据分发,可以适应双芯电表的数据分发需求,也实现降低双芯智能电表数据分发成本的效果。

    用户聚类方法、装置、设备、存储介质和程序产品

    公开(公告)号:CN117171600A

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202311057898.1

    申请日:2023-08-21

    Abstract: 本申请涉及一种用户聚类方法、装置、设备、存储介质和程序产品。该方法包括:根据待聚类用户在历史时间段内对应的历史负荷曲线属于初始高斯混合模型中各概率分布函数的子概率值,并根据各子概率值对初始高斯混合模型包含的概率分布函数进行调整,得到目标高斯混合模型;根据待聚类用户对应的历史负荷曲线属于目标高斯混合模型中各概率分布函数的子概率值,确定待聚类用户对应的目标负荷曲线;根据待聚类用户对应的目标负荷曲线,对待聚类用户进行聚类,并根据聚类后各类用户对应的贝叶斯信息准则值,判断聚类后的各类用户是否均达到聚类结束条件;若是,则获取对待聚类用户的聚类结果。采用本方法能够提高用户聚类准确性。

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