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公开(公告)号：CN117613913B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202311242375.4
申请日：2023-09-25
Applicant: 北京市计量检测科学研究院
Abstract: 本发明涉及电网领域，尤其是一种基于潮流的电网拓扑快照方法、系统、装置、设备及介质，方法包括：获取同一时刻电网各节点电流和电压的波形数据；基于所述电网各节点电流和电压的波形数据计算电能质量参数，获得电网各节点电力潮流，并将电网拓扑结构矢量化；通过对矢量化后的电网进行拓扑分析将电网混合结构转化为供电链路清晰的多根树结构，获得当前时刻电网的拓扑结构。实现对广域或区域微电网实时全息监测和混合电网全链条碳排放量的连续高精度监测。可以准确和及时计算出整个电网的碳排放量，解决电力碳排放的计量溯源问题。可以提高现有电网拓扑分析的准确性和实时性，解决了原有潮流分析方法更新速度慢导致的准确度低、实时性差等问题。
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公开(公告)号：CN118488385A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410716608.8
申请日：2024-06-04
Applicant: 北京市计量检测科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种共享单车电子围栏模拟测试方法，主要包括智能终端定位精度测试、蓝牙辅助设备测试以及自行车入栏测试。在智能终端定位精度测试中，提出了记录和计算终端上传坐标值的定位偏差和精密度的方法。蓝牙辅助设备测试中，测试蓝牙嗅探设备覆盖范围和在不同距离的蓝牙道钉RSSI信号强度，并提供了实验室和外场的测试和修正步骤。互联网租赁自行车入栏测试，通过双随机方式选取测试车辆，进行多次入栏、出栏操作，记录坐标、订单号、操作时间等信息，计算电子围栏入栏结算准确率。该测试方法旨在全方位、高效和准确地评估共享单车电子围栏的性能和准确性，为其优化提供科学依据。
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公开(公告)号：CN112731266A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110052145.6
申请日：2021-01-15
Applicant: 北京市计量检测科学研究院(北京市能源计量监测中心)
Abstract: 本发明公开了一种电能表现场校验非标条件下修正方法，包括选取多个功率因数以及负载点；通过功率因数以及负载点的插值数据处理得到离散误差；通过所述离散误差建立二维非线性影响量标准数据曲面，通过所述二维非线性影响量标准数据曲面在任意负载和功率因数下对比参考标准值进行溯源误差修正。本发明采用建立非标准条件下参考标准值阵列的方式通过所述标准数据曲面可以在任一电流和功率因数下修正测量误差，实现对使用中的智能电表进行快速准确现场校验和有效计量性能评估。
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公开(公告)号：CN117117844B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202311031310.5
申请日：2023-08-16
Applicant: 北京市计量检测科学研究院
Abstract: 本发明涉及电力系统碳排测量领域，尤其是一种电网碳排因子计算方法、系统、设备及介质，方法包括：获取同一时刻电网各节点电流和电压的波形数据；基于所述电网各节点电流和电压的波形数据计算电能质量参数，获得电网各节点电力潮流，并将电网拓扑结构矢量化；通过对矢量化后的电网进行拓扑分析将电网混合结构转化为供电链路清晰的多根树结构，实现电网碳足迹测量；基于所述电网碳足迹测量结果计算得到当前整个电网的碳排因子。可以进行电网碳足迹的实时、快速测量和电网碳排因子精准计算，实现对广域或区域微电网实时全息监测和混合电网全链条碳排放量的连续高精度监测。可以准确和及时计算出整个电网的碳排放量，解决电力碳排放的计量溯源问题。
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公开(公告)号：CN117668329A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311619401.0
申请日：2023-11-30
Applicant: 北京市计量检测科学研究院
IPC: G06F16/904 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及碳排放技术领域，具体地说是一种碳排放趋势的图形表示方法，用折线来动态显示每天的碳排量，设定分贝表示值的坐标轴显示变化趋势，其中横轴为时间，纵轴为日碳排量的分贝信息，表示为日碳排量的变化趋势，当正值时碳排量增加，负值时碳排量减少，设定日的K线的坐标轴表示变化趋势，其中横轴为时间，纵轴为日碳排量的最大值、最小值和平均值，其中日K线的上影线为日碳排量的最大值，下影线为日碳排量的最小值，本发明以折线和可设定周期的k线形式实时动态显示出来，能直观快速地看出碳排放的变化量、趋势及峰谷值，能关联多维度参数为分析碳因子优化碳排放计算公式提供了技术支撑，为预警分析提供技术支撑和保障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113784290A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111063954.3
申请日：2021-09-10
Applicant: 北京市计量检测科学研究院
Abstract: 本公开实施例涉及一种基于电子围栏设备的封闭区域的预警方法及系统，该方法包括：监控后台实时接收每一个电子围栏设备发送的定位信息，电子围栏设备为至少一个封闭区域内的用户佩带的设备；监控后台根据所述定位信息确定所述用户的位置信息和姿态信息；根据位置信息和姿态信息，判断用户是否属于预报警条件下的危险情形；若属于，则监控后台向电子围栏设备发送指示报警信息，以使电子围栏设备基于指示报警信息进行报警，或者监控后台向第三方设备发送所述电子围栏设备的报警信息。上述方法解决了现有封闭区域内报警不及时，预警能力不足，且无法及时对外部人员进行定位、监控的问题。
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公开(公告)号：CN117194924B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202311248623.6
申请日：2023-09-26
Applicant: 北京市计量检测科学研究院
IPC: H04L67/10 , G06F18/20 , G06F18/24 , G06F18/2415 , H04W4/14
Abstract: 本发明提出了一种电动自行车室内充电行为识别的方法，涉及电动车技术领域。采集模组采集室内电路中电流波形信号并通过集中器上传至云端分析平台；所述云端分析平台通过负荷识别算法模态分解所述室内电路中所述电流波形信号生成本征模态特征并与特征库中电动自行车充电的所述电流波形信号的目标模态特征进行相关性的数据的分析和处理，并判断出存在所述相关性则使用概率的迭代来识别出电动自行车室内充电行为，同时更新所述本征模态特征到所述特征库且产生和推送报警信息给监管部门及用户，判断所述相关性不存在，所述负荷识别算法回到初始状态，克服了现有技术识别对象单一，速度慢，精度低和成本高的缺点，实现实时检测、预警和自主学习的功能。
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公开(公告)号：CN117081246B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202311034579.9
申请日：2023-08-16
Applicant: 北京市计量检测科学研究院
Abstract: 本发明涉及用电管理技术领域，尤其是一种室内电动自行车充电识别系统及计算机设备，所述室内电动自行车充电识别系统无需额外增加专用设备，通过简单集成在智能电表上的数据采集终端对各种电器的用电情况进行波形数据的采集，就能明确室内的用电情况，然后通过识别和数据管理平台对用户电力负荷进行智能识别和分解判断，从而以低成本和较高效率实现24小时不间断自动识别室内电路中是否有电动自行车电池充电等高风险现象，实现无需进入用户家里即可对电动自行车“进楼入户、电瓶入户、人车同屋、飞线充电”等行为的快速识别，可有效降低户内电气火灾的发生，实现用电能效的智能管理。
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公开(公告)号：CN117783991A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311688962.6
申请日：2023-12-10
Applicant: 北京市计量检测科学研究院
Abstract: 本发明提出一种基于数字孪生技术的智能电表计量检测系统和检测方法，属于智能电表检测技术领域。针对目前对智能电表拆回检测影响用户使用和数据无法溯源的问题，本发明的计量检测系统，包括：数据采集模块，采集现场智能电表的相关电气参数以及环境温度等原始数据；无线透传模块，将采集的原始数据传输至云端服务器；数字化建模模块，在云端服务器对原始数据进行数字化建模，形成云端数字化虚拟数据；数字化检测模块，对云端数字化虚拟数据进行检测。通过数字孪生技术将现场智能电表数据转化并建模形成数字化云端虚拟数据，实现无需拆卸现场智能电表随时检测的目的，加强对智能电表全生命周期的质量评估，提高电能计量宏观管理水平。
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公开(公告)号：CN117194924A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311248623.6
申请日：2023-09-26
Applicant: 北京市计量检测科学研究院
IPC: G06F18/20 , G06F18/24 , G06F18/2415 , H04L67/10 , H04W4/14
Abstract: 本发明提出了一种电动自行车室内充电行为识别的方法，涉及电动车技术领域。采集模组采集室内电路中电流波形信号并通过集中器上传至云端分析平台；所述云端分析平台通过负荷识别算法模态分解所述室内电路中所述电流波形信号生成本征模态特征并与特征库中电动自行车充电的所述电流波形信号的目标模态特征进行相关性的数据的分析和处理，并判断出存在所述相关性则使用概率的迭代来识别出电动自行车室内充电行为，同时更新所述本征模态特征到所述特征库且产生和推送报警信息给监管部门及用户，判断所述相关性不存在，所述负荷识别算法回到初始状态，克服了现有技术识别对象单一，速度慢，精度低和成本高的缺点，实现实时检测、预警和自主学习的功能。
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