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公开(公告)号：CN119743022A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411547092.5
申请日：2024-11-01
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
Abstract: 本申请涉及一种多端口变换器和充电系统；多端口变换器中设置有至少两个输入组件，各输入组件的输入端用于连接光伏组件，各输入组件的输出端分别与各原边线圈耦合，以对光伏电压进行升压，并通过变压器传输至输出组件，输出组件用于接收变压器输出的交流电压，并对交流电压进行整流稳压处理，将处理完成的直流电压通过直流母线分别输出至储能设备和充电设备；采用本申请实施例提供的多端口变换器可直接与光伏组件连接，无需设置逆变器即可实现对于光伏电压的利用，降低了利用光伏电源时所需的成本。
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公开(公告)号：CN119415423A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411382343.9
申请日：2024-09-30
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06F11/3668
Abstract: 本申请涉及一种基于测试时长的应用程序兼容性测试方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取应用程序测试有向图，应用程序测试有向图的每个节点表征一组功能组合，针对每一组功能组合，模拟并发执行功能组合中的功能，确定功能组合的目标运行时长，基于各功能组合的目标运行时长，从有向图中查找出平均目标运行时长最小的目标功能测试路径，根据目标功能测试路径、以及目标功能测试路径中各节点表征的功能组合的运行时长，生成测试指令序列，基于测试指令序列，对多个待测应用程序进行兼容性测试。采用本方法能够提高应用程序兼容性测试的效率。
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公开(公告)号：CN119396713A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411382538.3
申请日：2024-09-30
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06F11/3668
Abstract: 本申请涉及一种基于数字孪生的量测终端软件测试方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，应用于大数据技术领域，方法包括：响应于量测终端软件测试指令，启动基于数字孪生预先仿真的虚拟量测终端系统；根据量测终端软件测试项目，对虚拟主站分别与虚拟电表、虚拟量测终端和虚拟交互设备之间的交互进行模拟，得到测试样例；执行由测试样例生成的测试脚本，采集虚拟量测终端中部署的交互信息和虚拟量测终端系统的运行信息；根据交互信息和运行信息，对待测试软件对应测试样例的性能和软件性能进行测试，得到测试结果。采用本方法能够降低终端系统量测终端软件测试的局限性。
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公开(公告)号：CN119299150A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411386464.0
申请日：2024-09-30
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本申请涉及一种基于区块链的电力数据溯源系统、电力数据处理方法、电力数据溯源方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。系统包括区块链节点、数据溯源方以及区块链节点授权的多个加密代理节点，区块链节点用于通过本端存储的密钥对接收到的原始电力数据进行初始加密，得到初始加密数据，基于本端存储的密钥和数据溯源方的密钥，确定并发送重加密密钥至加密代理节点，数据溯源方用于向区块链节点发送电力数据溯源请求，电力数据溯源请求携带数据溯源方的数字签名；以及在身份验证通过的情况下，通过预设的智能合约在区块链中进行富查询，得到电力数据溯源结果。通过上述系统能够提高电力数据溯源过程的安全性。
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公开(公告)号：CN119248299A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411382431.9
申请日：2024-09-30
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本申请涉及一种面向智能量测终端APP Store的功能设计与实现方法，涉及智能量测终端技术领域。方法包括：响应于智能量测终端发起的针对目标应用的安装指令，通过应用管理服务器，对目标应用进行安装检测，得到安装检测结果；在目标应用满足安装条件的情况下，应用管理服务器将目标应用的应用安装信息、以及目标应用在安装过程中需要访问的终端信息发送给智能量测终端；智能量测终端将终端信息与智能量测终端在安装应用过程中允许应用访问的目标信息进行匹配，在信息匹配结果表示匹配通过的情况下，智能量测终端基于应用安装信息，安装目标应用。采用本方法能够确保智能量测终端安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118763637A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410746091.7
申请日：2024-06-11
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本发明涉及理论线损分析技术领域，公开了一种基于力导向模型的配电网理论线损分析方法及系统，通过建立电网拓扑结构知识图谱，考虑户变关系存在变化，故通过确定配电网的户变关系拓扑图，并利用力导向模型布局算法对户变关系拓扑图进行图可视化，通过力导布局图来清晰地表征配电网的户变关系的连接信息，并通过等值电阻法，根据力导布局图确定配电网的理论线损，从而提高台区理论线损的线损实际值的计算准确性，克服了现有理论线损计算方法存在的局限性。
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公开(公告)号：CN119272831A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411381358.3
申请日：2024-09-30
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06N3/08 , G06N3/047 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06F11/3668
Abstract: 本申请涉及一种非平稳仿真数据生成模型的训练方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。本方法结合了时序概率模型和自动编码器构建仿真数据生成模型，基于时序概率模型的状态参数，捕获了非平稳训练数据的时序变化信息，并基于状态参数对自动编码器的编码空间进行建模，得到各隐藏状态对应的随机矢量，从而基于通过随机矢量解码得到与非平稳训练数据对应的输出数据，并更新自动编码器的参数以及时序概率模型的状态转移矩阵，如此，逐步学习非平稳训练数据的时序变化信息和数据分布情况，能够得到适用于不同非平稳数据测试需求的非平稳仿真数据生成模型，有利于提高生成的非平稳仿真数据的适用性。
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公开(公告)号：CN119249412A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411385274.7
申请日：2024-09-30
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06F21/55 , G06F18/241 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本申请涉及一种智能量测终端的应用程序敏感行为识别方法、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：获取智能量测终端的多维侧信道数据；以多维侧信道数据为输入，调用已训练的敏感行为分类器，识别智能量测终端运行的应用程序的活动行为的类别，得到行为识别结果，行为识别结果包括活动行为的类别，敏感行为分类器基于携带行为类别标签的多维侧信道时间序列数据训练得到；在行为识别结果表征智能量测终端存在敏感行为的情况下，基于敏感行为的类别与预设的敏感行为检测规则，判断敏感行为是否为异常敏感行为。采用本方法有利于提高智能量测终端的敏感行为识别的安全性。
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公开(公告)号：CN119249405A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411382547.2
申请日：2024-09-30
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本申请涉及一种面向智能量测终端APP应用的安全保护机制及实现方法，涉及智能量测终端技术领域。方法包括：响应于针对智能量测终端中目标应用的运行指令，获取目标应用的第一数字证书；对第一数字证书进行校验，得到第一数字证书的第一证书校验结果；在第一证书校验结果表示第一数字证书未被篡改的情况下，将指定安装终端地址与智能量测终端的当前终端地址进行对比，得到地址对比结果；在地址对比结果表示对比一致的情况下，对目标应用进行校验，得到目标应用的第一应用校验结果；在第一应用校验结果表示目标应用未被篡改的情况下，指示智能量测终端运行目标应用。采用本方法能够确保智能量测终端中应用运行安全性。
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公开(公告)号：CN118780415A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410746056.5
申请日：2024-06-11
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , H02J3/00 , G01R31/00 , G06Q50/06 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及线损预测技术领域，公开了一种配电网线损态势预测方法及系统，通过配电网的线损影响因素历史数据以及配电网历史线损值构建第一训练数据集，并通过基于改进的Im‑GNN图神经网络对第一训练数据集进行训练，得到线损态势预测模型，通过线损态势预测模型预测当前的线损态势预测结果，从而实现对线损的准确预测。
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