自动追踪式新能源光伏发电装置
    52.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114942654A

    公开(公告)日:2022-08-26

    申请号:CN202210557872.2

    申请日:2022-05-19

    IPC分类号: G05D3/12 H02S20/32

    摘要: 本发明提供了一种自动追踪式新能源光伏发电装置,所述自动追踪式新能源光伏发电装置包括底座、旋转架、安装架、第一驱动组件、第二驱动组件和太阳位置追踪组件;旋转架与底座转动连接,具有在水平平面内旋转的自由度;安装架一侧与光伏电板连接,另一侧与旋转架转动连接,转动轴线与旋转架的转动轴线垂直;第一驱动组件与底座和旋转架连接,用来驱动旋转架转动;第二驱动组件与安装架和旋转架连接,用来驱动安装架转动;太阳位置追踪组件与安装架连接,用来感应太阳位置,并分别控制第一驱动组件和第二驱动组件的启停,以使光伏电板与光线保持垂直。

    基于均值漂移聚类的低压台区用户用电数据聚类方法

    公开(公告)号:CN114662608A

    公开(公告)日:2022-06-24

    申请号:CN202210336294.X

    申请日:2022-03-31

    IPC分类号: G06K9/62 G06Q10/06 G06Q50/06

    摘要: 本发明提供了一种基于均值漂移聚类的低压台区用户用电数据聚类方法,属于用电数据无监督的数据聚类技术领域,包括:给定m维空间的用电数据集X∈Rm×n,计算用户用电数据xi(i=1,2,…,n)的密度估计函数;根据函数的极值定理,局部密度极大值点位于密度函数的梯度零值点中,对上式求导,得到梯度函数,从而找到用电数据密度的极大值点;考虑用电数据中的噪声数据的影响,引入高斯核函数,实现用户用电数据的高维可分,提高分类的鲁棒性。本发明提供的一种基于均值漂移聚类的低压台区用户用电数据聚类方法,在低压台区用电信息采集场景中,用户类型多样,用电场景、用电行为复杂,有效改善用电数据分析的质量基础。

    边缘物联传感网络运行调整方法及装置

    公开(公告)号:CN114510868A

    公开(公告)日:2022-05-17

    申请号:CN202111639082.0

    申请日:2021-12-29

    摘要: 本发明适用于无线传感和边缘计算技术领域,提供了一种边缘物联传感网络运行调整方法及装置,所述方法包括:获取边缘物联传感网络的攻击信息;根据攻击信息,以边缘物联传感网络受攻击时的收益最大为目标建立第一效用函数,以及以攻击者的收益最大为目标建立第二效用函数,基于第一效用函数和第二效用函数确定贝叶斯博弈模型;建立贝叶斯博弈模型的约束条件并计算贝叶斯博弈模型的均衡解,得到边缘物联传感网络受攻击时的最优任务卸载策略;基于最优任务卸载策略对边缘物联传感网络进行运行调整。本发明能够提高现有边缘物联传感网络的运行安全性。

    一种电力边缘侧设备的数据增强方法、装置及终端设备

    公开(公告)号:CN114462792A

    公开(公告)日:2022-05-10

    申请号:CN202111673999.2

    申请日:2021-12-31

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/06 G06F17/18

    摘要: 本发明适用于电力系统监测技术领域,提供了一种电力边缘侧设备的数据增强方法、装置及终端设备,该方法包括:获取电力边缘设备的初始数据,将初始数据进行预处理,生成待增强数据;待增强数据包括量测数据和运行监控数据;将量测数据输入预存的第一生成对抗网络,生成增强量测数据;将所述运行监控数据输入预存的第二生成对抗网络,生成增强运行监控数据;计算增强量测数据和增强运行监控数据的关联性参数,若关联性参数负荷预设的关联性阈值,则输出增强量测数据和增强运行监控数据。本发明提供的电力边缘侧设备的数据增强方法能够基于数量不足的电力边缘设备数据生成新的可靠的增强量测数据和增强运行监控数据,为电力提供数据分析提供依据。

    深度神经网络的剪枝方法、装置、终端及存储介质

    公开(公告)号:CN114462593A

    公开(公告)日:2022-05-10

    申请号:CN202111674645.X

    申请日:2021-12-31

    IPC分类号: G06N3/08 G06N3/04

    摘要: 本发明提供一种深度神经网络的剪枝方法、装置、终端及存储介质。该方法包括:建立电力系统边缘计算的深度神经网络;基于随机权值,根据深度神经网络,建立剪枝优化函数;求解剪枝优化函数,得到最优剪枝门值;根据最优剪枝门值和预设阈值对深度神经网络进行剪枝处理,得到目标深度神经网络。本发明能够提供基于电力边缘计算的深度神经网络剪枝方法。本发明基于随机权值,不需要进行现有技术中的与训练权值和微调等复杂的预处理过程,可以应用于计算能力弱和存储能力差的电力边缘计算设备上,且提高了深度神经网络的剪枝方法的运行稳定度和效率。

    一种电气化农灌机井用能负荷快速识别和定位装置

    公开(公告)号:CN114184995A

    公开(公告)日:2022-03-15

    申请号:CN202111497769.5

    申请日:2021-12-09

    IPC分类号: G01R35/04

    摘要: 一种电气化农灌机井用能负荷快速识别和定位装置,属于排灌机井技术领域,为了解决所配用的电卡需去营业厅进行充值,且电卡需周期轮换检定,要核查每只在运电能表计量准确与否,要耗费大量的人力物力,电能表在安装施工过程中,由于现场工作人员安装任务较多,且部分现场线路复杂,接线错误的现象时有发生的问题;本发明智能物联电能表电折水APP及北斗模组用于计算用电用水量,能源控制器失准更换APP模组用于判断电能表误差的,错误接线识别模组用于识别电能表错误接线,检测模组用于检测各模组功能;本发明当需要对防盗罩盖进行拆卸时,推移杆回拉活动插柱,以便于防盗罩盖与定位垫架相分离,且可避免防盗罩盖强制拆解导致安装基座的损毁。