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公开(公告)号：CN113158134A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110372296.X
申请日：2021-04-07
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了非侵入式负荷辨识模型的构建方法、装置和存储介质，将负荷信号特征矩阵进行奇异值分解获得奇异值对角向量矩阵、左奇异值向量矩阵和右奇异值向量矩阵；保留所述奇异值对角向量矩阵中高于预设奇异值门限的奇异值；从左奇异值向量矩阵和右奇异值向量矩阵选取更新后的奇异值对角向量矩阵对应的左右奇异值向量，构建成新的左奇异值向量矩阵和新的右奇异值向量矩阵；确定新的左奇异值向量矩阵和新的右奇异值向量矩阵对应的克罗内克积并进行特征矩阵；将重构后的负荷信号特征矩阵输入到卷积神经网络模型进行训练。基于奇异值特征矩阵重构的方法对信号进行预处理，降低了数据的纬度，将数据特征进行重新分布，缩短训练时间，降低网络复杂度。
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公开(公告)号：CN112564847A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011407832.7
申请日：2020-12-04
Applicant: 南京工程学院 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种电力大数据全光采集设备及采集方法，采集设备包括中心节点、N个传感节点组和云平台，所述传感节点组与中心节点通过光纤连接，所述中心节点通过以太网与云平台连接；每个传感节点组包括至少一个传感节点，若包含两个以上传感节点，所述传感节点之间通过光纤依次连接；N为大于等于1的整数。本发明基于光波波长和调制频率实现对海量传感器的寻址，采用全光形式实现对各类传感器数据的采集和传输，具有不受电磁干扰、安全、可靠的优点，可广泛应用于电力物联网和电力大数据采集中。
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公开(公告)号：CN113158446B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202110372297.4
申请日：2021-04-07
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京工程学院
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G01R31/00 , G01R21/06 , G06F111/06
Abstract: 本发明提供了非侵入式电力负载识别方法，采集负荷电压数据和电流数据并提取总正交电流谐波频谱特征；进行加窗预处理，获得加窗后的功率数据；基于生成的初始状态库确定所有负荷的初始状态；根据加窗后的功率数据和所有负荷的功率特征向量和谐波特征向量建立复合特征目标函数模型；基于各所有负荷的初始状态确定所述复合特征目标函数模型的参数初始值，求解所述复合特征目标函数模型获得电力负荷最优解。本发明将数据预处理和识别算法优化有效结合，利用原始数据加窗预处理和初始状态预判，降低了运算复杂度；利用负荷之间差异较大的正交电流谐波特征，优化特征模型，提高了用电场景下负荷识别准确度。
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公开(公告)号：CN113158134B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202110372296.X
申请日：2021-04-07
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京工程学院
IPC: G06F17/16 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了非侵入式负荷辨识模型的构建方法、装置和存储介质，将负荷信号特征矩阵进行奇异值分解获得奇异值对角向量矩阵、左奇异值向量矩阵和右奇异值向量矩阵；保留所述奇异值对角向量矩阵中高于预设奇异值门限的奇异值；从左奇异值向量矩阵和右奇异值向量矩阵选取更新后的奇异值对角向量矩阵对应的左右奇异值向量，构建成新的左奇异值向量矩阵和新的右奇异值向量矩阵；确定新的左奇异值向量矩阵和新的右奇异值向量矩阵对应的克罗内克积并进行特征矩阵；将重构后的负荷信号特征矩阵输入到卷积神经网络模型进行训练。基于奇异值特征矩阵重构的方法对信号进行预处理，降低了数据的纬度，将数据特征进行重新分布，缩短训练时间，降低网络复杂度。
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公开(公告)号：CN112564847B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202011407832.7
申请日：2020-12-04
Applicant: 南京工程学院 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种电力大数据全光采集设备及采集方法，采集设备包括中心节点、N个传感节点组和云平台，所述传感节点组与中心节点通过光纤连接，所述中心节点通过以太网与云平台连接；每个传感节点组包括至少一个传感节点，若包含两个以上传感节点，所述传感节点之间通过光纤依次连接；N为大于等于1的整数。本发明基于光波波长和调制频率实现对海量传感器的寻址，采用全光形式实现对各类传感器数据的采集和传输，具有不受电磁干扰、安全、可靠的优点，可广泛应用于电力物联网和电力大数据采集中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112671097A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011386578.7
申请日：2020-12-01
Applicant: 南京工程学院 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明公开了一种非侵入式电力负荷数据采集存储一体化系统和方法，所述系统包括采集模块、数据存储模块、嵌入式处理器、数据分发模块和IO模组；采集模块，采集电力负荷数据；数据存储模块存储采集的数据；嵌入式处理器对采集得到的负荷数据进行分类识别和状态监测，实时动态地获取用户的电力负荷特征；数据分发模块将电力负荷数据分发至电力数据云端，电力部门通过对电力负荷数据进行处理，生成以用户为单位的电力负荷印记特征数据库；IO模组用于数据状态显示和操作设置。本发明通过和智能电表建立通信，自动获取电力负荷数据并进行实时处理。
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公开(公告)号：CN113158446A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110372297.4
申请日：2021-04-07
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京工程学院
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G01R31/00 , G01R21/06 , G06F111/06
Abstract: 本发明提供了非侵入式电力负载识别方法，采集负荷电压数据和电流数据并提取总正交电流谐波频谱特征；进行加窗预处理，获得加窗后的功率数据；基于生成的初始状态库确定所有负荷的初始状态；根据加窗后的功率数据和所有负荷的功率特征向量和谐波特征向量建立复合特征目标函数模型；基于各所有负荷的初始状态确定所述复合特征目标函数模型的参数初始值，求解所述复合特征目标函数模型获得电力负荷最优解。本发明将数据预处理和识别算法优化有效结合，利用原始数据加窗预处理和初始状态预判，降低了运算复杂度；利用负荷之间差异较大的正交电流谐波特征，优化特征模型，提高了用电场景下负荷识别准确度。
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公开(公告)号：CN119676174A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411838977.0
申请日：2024-12-13
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 北京万可信息技术有限公司
IPC: H04L47/2441 , H04L47/10
Abstract: 本发明公开了一种白盒交换机网络测量方法、装置、设备和介质。所述方法包括：接收输入的目标流量；根据所述流量标识将所述目标流量映射至第一哈希列表中的第一位置桶，并生成所述目标流量的第一流量流值；在检测到大流选票计数器的计数器值大于预设大流阈值的情况下，根据所述目标流量的流量标识将所述目标流量分别映射至第二哈希列表和第三哈希列表中。本发明能够结合白盒交换机有效的对网络流量进行快速测量，并通过大流阈值提高大流的测量精度。
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公开(公告)号：CN118966482B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411450181.8
申请日：2024-10-17
Applicant: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
Inventor： 吴晨 , 徐春雷 , 许扬 , 董勤伟 , 朱卫平 , 焦昊 , 蔡冬阳 , 梁伟 , 黄哲忱 , 魏晓菁 , 范鹏展 , 刘鸿斌 , 蒋炜 , 韦磊 , 曾锃 , 肖茂然 , 殷俊杰 , 张震
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种主配协同系统自适应鲁棒优化调度方法，包括：建立主配协同系统自适应鲁棒优化模型；获取针对光伏出力的凸包不确定集合，结合所述凸包不确定集合和主配协同系统自适应鲁棒优化模型，得到主配协同系统两阶段自适应鲁棒优化模型；利用列与约束生成算法对主配协同系统两阶段自适应鲁棒优化模型进行求解，得到主配协同系统的最优调度策略；基于所述最优调度策略，对主配协同系统进行资源调度；本发明能够降低主配协同系统鲁棒优化结果的保守度，提高主配协同系统运行的安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN118982842A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411042234.2
申请日：2024-07-31
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V40/20
Abstract: 本发明涉及智能安防技术领域，公开了一种人员跌倒检测方法、装置、存储介质及设备，获取待检测区域的图片数据，对所述图片数据进行预处理，得到预处理后的图片数据；将预处理后的图片数据输入预先训练好的人体关键点检测模型进行检测，得到人员是否跌倒的第一输出结果；将预处理后的图片数据输入预先训练好的人员跌倒检测模型进行检测，得到人员是否跌倒的第二输出结果；对所述第一输出结果和第二输出结果进行与运算，当第一输出结果和第二输出结果均为存在人员跌倒，则得到人员跌倒的最终检测结果。本发明的有益效果为：能够对人员跌倒检测做出改善，解决当前人员跌倒检测易出现误判误报的情况。
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