输电线路状态监测太阳能供电设备的能量管理系统及方法

    公开(公告)号:CN103186130A

    公开(公告)日:2013-07-03

    申请号:CN201310057517.X

    申请日:2013-02-25

    CPC classification number: Y02P90/02

    Abstract: 本发明属于电力系统通信技术领域,涉及输电线路状态监测太阳能供电设备的能量管理系统及方法,具体涉及一种输电线路状态监测太阳能供电设备的能量管理系统及方法。系统包括太阳能充放电控制器以及分别与其连接的负载、太阳能面板和蓄电池;太阳能充放电控制器包括依次连接的状态控制电路和北斗系统模块,通过太阳能充放电控制器中的状态控制电路实现太阳能充放电控制器在正常状态、非常状态和休眠状态这三种状态之间的转换;通过北斗系统模块接受北斗系统的统一授时和管控,使其同时切断负载以节省电力,同时投入负载以进行数据采集和数据传输。本发明使得整个输电线路状态监测系统周期性地工作,达到降低系统平均功耗的目的。

    一种电网交换平台的实现方法

    公开(公告)号:CN102904341A

    公开(公告)日:2013-01-30

    申请号:CN201210352992.5

    申请日:2012-09-20

    Abstract: 本发明公开了一种电网交换平台的实现方法,包括步骤有:(1)所述交换平台对电网的业务进行信息采集和处理;(2)对业务的信息进行建模和存储;(3)完成与其他平台的数据通信。本发明实现了通过电网与交换平台能够将电网不同业务类型的数据信息进行统一建模、统一存储、统一封装、统一传输,能够满足电力调度业务对电网数据信息的不同要求。由于平台采用了SIP通信协议,使数据通信方式标准化,通过平台提供的API接口,能够同其他业务系统实现数据共享,能够于第三方业务系统进行集成。并且本发明采用SIP协议,其具有简洁、高效等特点,灵活用于实现业务系统数据的横向和纵向的数据传输,实现了数据报文的实时性数据传输要求。

    一种电力认知无线网络的频率分配方法

    公开(公告)号:CN104113847A

    公开(公告)日:2014-10-22

    申请号:CN201410304897.7

    申请日:2014-06-30

    Abstract: 本发明涉及一种电力认知无线网络的频率分配方法,电力认知无线网络包括电力认知基站、电力认知节点以及认知协调中心,所述频率分配方法针对电力认知基站、电力认知节点且基于公平性和频率利用率实现。电力认知无线网络可利用的频率资源来源于电力McWiLL通信网络、电力WiMax通信网络、电力230MHz专网中以及公共免费ISM频段的其中之一网络或多个网络中的空闲频率资源。该方法不仅考虑到电力应用条件下的认知节点的接入公平性,还提供频率利用率高的分配算法,满足更多节点的接入需求,实现频率资源分配公平基础上的高效利用。

    输电线路状态监测太阳能供电设备的能量管理系统及方法

    公开(公告)号:CN103186130B

    公开(公告)日:2016-08-03

    申请号:CN201310057517.X

    申请日:2013-02-25

    CPC classification number: Y02P90/02

    Abstract: 本发明属于电力系统通信技术领域,涉及输电线路状态监测太阳能供电设备的能量管理系统及方法,具体涉及一种输电线路状态监测太阳能供电设备的能量管理系统及方法。系统包括太阳能充放电控制器以及分别与其连接的负载、太阳能面板和蓄电池;太阳能充放电控制器包括依次连接的状态控制电路和北斗系统模块,通过太阳能充放电控制器中的状态控制电路实现太阳能充放电控制器在正常状态、非常状态和休眠状态这三种状态之间的转换;通过北斗系统模块接受北斗系统的统一授时和管控,使其同时切断负载以节省电力,同时投入负载以进行数据采集和数据传输。本发明使得整个输电线路状态监测系统周期性地工作,达到降低系统平均功耗的目的。

    一种电力内外网交互中的敏感图像识别方法

    公开(公告)号:CN103605992A

    公开(公告)日:2014-02-26

    申请号:CN201310627243.3

    申请日:2013-11-28

    Abstract: 本发明提供一种电力内外网交互中的敏感图像识别方法,包括:1,在电力内网系统中收集样本图像,形成样本图像集,采用人工标注的方式,对样本图像进行敏感性和非敏感性标注;2,选取样本图像的特征项;3,根据选取的特征项提取样本图像集的特征数据集;4,采用机器学习方法,根据样本图像集的特征数据集和对应的敏感性或非敏感性的标注,训练得到分类模型;5,基于分类模型进行敏感图像识别,当误判率小于设置的误判阀值时,判断当前分类模型符合预期目标,训练结束;当误判率大于等于该误判阀值时,重新选取样本图像的特征项后,执行3。本发明提供的一种方法,基于机器学习法来识别敏感图像,在有限样本的情况下能够得到较为优秀的分类模型。

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