一种基于移动网络的智能电表远程复电辅助装置及方法

    公开(公告)号:CN109901468A

    公开(公告)日:2019-06-18

    申请号:CN201910181052.6

    申请日:2019-03-11

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 本发明公开一种基于移动网络的智能电表远程复电辅助装置及方法,包括掌机、复电信号接收装置、复电信号发射装置和智能电表,所述掌机和复电信号接收装置通信连接,所述复电信号接收装置与所述复电信号发射装置通信连接,所述复电信号发射装置与智能电表连接。本发明真正意义上实现了远程快速复电和复电信号的稳定传输,并且抗干扰能力强。联络员不需要到达现场,只需供电所工作人员发出复电指令,既节约交通成本,又避免因复电时间长或屡次复电失败造成投诉事件的发生。

    基于WMM与HATF的暂态电能质量扰动检测方法

    公开(公告)号:CN112132021B

    公开(公告)日:2023-10-31

    申请号:CN202011004374.2

    申请日:2020-09-22

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 基于WMM与HATF的暂态电能质量扰动检测方法,对扰动信号采样得到采样序列;选择合适的小波基;通过获取信号的最小频率,确定最大分解层数N;根据小波变换各分解层的能量分布特性,建立可调因子μ的数学模型,根据该模型计算各分解层的调节因子。计算各分解层的阈值λ。获得各分解层的自适应阈值函数,并对小波分解后的细节系数进行处理。将各分解层的近似系数与细节系数进行小波重构。开始电能质量扰动检测,定位突变点,求出模极大值及其位置,模极大值点即为信号的突变点。记录模极大值点对应的时刻与时间间隔,即为扰动的起止时刻与持续时间。本发明方法对扰动信号进行降噪的同时更好的保留突变位置的信息,提高噪声干扰下暂态扰动检测的准确性。

    一种基于移动网络的智能电表远程复电辅助装置及方法

    公开(公告)号:CN109901468B

    公开(公告)日:2021-07-13

    申请号:CN201910181052.6

    申请日:2019-03-11

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 本发明公开一种基于移动网络的智能电表远程复电辅助装置及方法,包括掌机、复电信号接收装置、复电信号发射装置和智能电表,所述掌机和复电信号接收装置通信连接,所述复电信号接收装置与所述复电信号发射装置通信连接,所述复电信号发射装置与智能电表连接。本发明真正意义上实现了远程快速复电和复电信号的稳定传输,并且抗干扰能力强。联络员不需要到达现场,只需供电所工作人员发出复电指令,既节约交通成本,又避免因复电时间长或屡次复电失败造成投诉事件的发生。

    基于WMM与HATF的暂态电能质量扰动检测方法

    公开(公告)号:CN112132021A

    公开(公告)日:2020-12-25

    申请号:CN202011004374.2

    申请日:2020-09-22

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 基于WMM与HATF的暂态电能质量扰动检测方法,对扰动信号采样得到采样序列;选择合适的小波基;通过获取信号的最小频率,确定最大分解层数N;根据小波变换各分解层的能量分布特性,建立可调因子μ的数学模型,根据该模型计算各分解层的调节因子。计算各分解层的阈值λ。获得各分解层的自适应阈值函数,并对小波分解后的细节系数进行处理。将各分解层的近似系数与细节系数进行小波重构。开始电能质量扰动检测,定位突变点,求出模极大值及其位置,模极大值点即为信号的突变点。记录模极大值点对应的时刻与时间间隔,即为扰动的起止时刻与持续时间。本发明方法对扰动信号进行降噪的同时更好的保留突变位置的信息,提高噪声干扰下暂态扰动检测的准确性。

    一种基于无人机平台的智能车探测系统及其控制方法

    公开(公告)号:CN110096056A

    公开(公告)日:2019-08-06

    申请号:CN201910276810.2

    申请日:2019-04-08

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 本发明公开一种基于无人机平台的智能车探测系统及其控制方法,包括无人机和智能车,所述无人机通过无线通信模块与智能车进行信息交互,所述无人机设有摄像头和处理器模块,摄像头实时获取智能车和待测物的路况图像和位置信息,处理器模块用于接收摄像头的数据信息并进行处理,无人机通过无线通信模块发送路径信息至智能车,智能车到达待测物附近标定点进行探测并将探测结果发送给控制终端。本发明利用无人机机身上的摄像头,使用图像识别技术和蚁群算法,自动规划智能车的运动轨迹,进而扩大了智能车的运动范围。

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