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公开(公告)号：CN119558773A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411736945.X
申请日：2024-11-29
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06Q10/087 , G06Q10/047 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明公开了基于分拣基地的园区仓储管理系统，涉及仓储管理技术领域，包括数据获取模块、分拣优先级获取模块、仓储分拣调度序列表生成模块、距离获取模块、路径点获取模块和货物分拣调度路径获取模块，解决了由于在分拣基地中各个分拣作业的实时需求存在差异，会导致高价值货物延误处理，同时，缺乏路径规划会使分拣设备在作业过程中盲目移动，导致分拣设备需要频繁地在不同作业区域之间往返，增加能耗和时间成本的技术问题，通过按照仓储分拣调度序列表对路径点进行排序并连接，得出货物分拣调度路径，为分拣设备提供具体的行驶路径，确保高效地完成各个执行分配任务；进一步提高了物流仓储管理的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN115453447B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202211144383.0
申请日：2022-09-20
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G01R35/04
Abstract: 本申请提供的基于嫌疑电表分步补偿剔除的超差电表在线检测方法，在对智能电表进行检测时，可以先确定目标台区中各个台区分表在预设历史时段内每一时刻的线损电量、分表电量及分表相对误差，并利用各个台区分表在预设历史时段内每一时刻的线损电量、分表电量及分表相对误差，确定各个台区分表中平均嫌疑系数最大的台区分表，并将平均嫌疑系数最大的台区分表作为第一嫌疑分表集合，该第一嫌疑分表集合是利用分表相对误差、嫌疑系数和线损因素进行综合分析得到的，因此，结果更客观、更全面；接着，本申请还可以继续通过预设的线损判断机制对第一嫌疑分表集合中的台区分表进行筛选，得到第二嫌疑分表集合，该集合中的嫌疑分表更加符合实际情况。
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公开(公告)号：CN119335464A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411340035.X
申请日：2024-09-25
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G01R35/04 , G01R27/02 , G06F18/2433 , G06F18/214
Abstract: 本申请涉及一种电能表故障定位方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，涉及电器检测技术领域。所述方法包括：通过预设的通讯协议与待检测电能表建立通信连接，基于通信连接获取待检测电能表的多种工作数据；根据工作数据对待检测电能表进行故障检测，得到初始故障检测结果；在初始故障检测结果表征待检测电能表的存储芯片故障的情况下，获取存储芯片的阻抗值，并将阻抗值输入大数据模型，得到存储芯片的故障定位结果；大数据模型通过存储芯片的历史阻抗值和对应的故障分析结果训练得到。采用本方法能够提高电能表的故障检测准确度。
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公开(公告)号：CN119270186A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411340717.0
申请日：2024-09-25
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G01R35/04 , G01R21/00 , G01R25/00 , G01R19/00 , G06F18/22 , G06F18/241 , G06N3/0464
Abstract: 本申请实施例提供了一种基于电量响应的电能表故障检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，涉及电力检测技术领域。该方法包括：获取待测电能表的目标电量数据；对目标电量数据进行降维处理，得到待测电能表的降维电量数据；将降维电量数据与预先构建的电能表故障模式库进行比对，获取待测电能表的故障比对结果；根据故障比对结果，获取待测电能表的故障检测结果。该方法，避免了开盖检测导致的操作复杂和操作成本高的问题，提高了电能表故障检测的智能化，降低了电能表故障检测的操作成本，进而，可以提高电能表故障检测的效率、简便性和准确性。
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公开(公告)号：CN119247254A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411329101.3
申请日：2024-09-24
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G01R35/04 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G01R27/02
Abstract: 本申请实施例提供了一种基于宽频阻抗谱的故障电能表无损检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，涉及电力检测技术领域。该方法包括：获取待测电能表的目标阻抗数据；根据目标阻抗数据，获取待测电能表的阻抗灰度图；利用预先训练的故障识别模型，基于阻抗灰度图，获取待测电能表的故障概率；根据故障概率，获取待测电能表的故障检测结果。该方法，提高了电能表故障检测的智能化，降低了电能表故障检测的操作成本，进而，可以提高电能表故障检测的效率、简便性和准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119247115A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411332067.5
申请日：2024-09-24
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G01R31/308 , G06V10/44 , G01R31/28 , G01R35/04
Abstract: 本申请涉及一种电能表三维仿真的电路反求装置，包括电路板放置平台、图像采集模组和工控机。电路板放置平台用于放置待识别电能表的电路板；图像采集模组设置于电路板放置平台周围，用于采集电路板的图像信息；图像信息包括电路板颜色、电路板纹理、电路板形状以及电路板局部特征点；工控机与图像采集模组连接，用于获取电路板的图像信息，并将电路板的图像信息与预设电能表图像模型库中的图像数据比对，以确定待识别电能表的电路板的电气连接关系结果。采用该装置能够快速而准确地识别电路板上的元件及其电气连接关系。
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公开(公告)号：CN119199611A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411333982.6
申请日：2024-09-24
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G01R31/392 , G01R31/389 , G01R31/378 , G01R31/367 , G01R11/25
Abstract: 本申请涉及一种电能表电池故障检测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：与待检测电能表建立通讯连接，通过通讯连接读取待检测电能表的运行状态信息和电池数据；根据运行状态信息和电池数据，确定待检测电能表的电池故障初步判断结果；在电池故障初步判断结果为电池疑似异常的情况下，通过通讯连接获取待检测电能表的电池阻抗数据；根据电池阻抗数据和预训练电能表电池故障检测模型，得到待检测电能表的电池故障检查结果。采用本方法能够提高电能表电池故障检测效率。
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公开(公告)号：CN108776402B
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN201810985794.X
申请日：2018-08-28
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G02F1/133 , G02F1/1333 , G02F1/13357 , G02B6/00
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公开(公告)号：CN115796679A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211526033.0
申请日：2022-12-01
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06Q10/0639 , G01R35/04 , G06F16/904 , G06F16/909
Abstract: 本发明公开了一种基于空间体系的智能电表质量的监控分析方法、系统、终端设备及存储介质，所述方法包括：获取待分析误差的台区编号或台区名称，并进一步获取待检测台区中智能电表的档案数据；根据档案数据中的电表编号获取电表的档案信息、误差信息、异常信息和寿命预测信息；基于误差信息中的误差评分、异常信息中的异常评分和寿命预测信息中的寿命评分，建立数据表格与空间坐标体系并将上述三类评分展示于空间体系中；对电表的误差评分、异常评分和寿命评分进行统计分析，得到不同评分区域的电表占比。本发明通过将误差评分、异常评分以及寿命评分相结合进行统计分析，得到最终的评分结果空间体系并进行数据展示，使得结果更加直观。
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公开(公告)号：CN115718872A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211452463.2
申请日：2022-11-21
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06F18/22 , G06F18/214 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于历史数据的台区用户异常用电分析方法，包括以下步骤：S1、建立正常用电、异常用电数据集以及待分析数据集；S2、以台区为单位，将台区内用户的用电数据存储至正常用电和异常用电数据集；S3、在正常用电和异常用电数据集中，预测其下一个检测周期内的正常用电数据和异常用电数据；S4、获取台区内一组用户当期用电数据，分析该组用户当期用电数据是否属于预测的正常用电数据情况；S5、分析该组用电数据是否属于预测的异常用电数据情况；S6、安排专项人员进行专项分析或现场分析。本发明通过对用户以往的用电数据进行分析，得到其后续用电数据的推测，再对当期数据进行对比，可判断用户用电的异常情况，且准确性高。
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