一种电信息采集器
    1.
    实用新型

    公开(公告)号:CN206431207U

    公开(公告)日:2017-08-22

    申请号:CN201621120824.3

    申请日:2016-10-13

    IPC分类号: G01R31/00

    摘要: 本实用新型公开了一种电信息采集器,包括形状大小相同的两个固定板,所述两个固定板上表面设有一个导向杆,所述导向杆上设有数据采集器,所述数据采集器的底部设有两个滑块,所述数据采集器的顶部倾斜设有两个支撑杆,所述滑块套装在导向杆的外周面上,所述导向杆与所述滑块之间设有滑管,所述导向杆的一端设有两个扣条,所述两个口条为弧形形状,分别设置在所述两个固定板上;所述两个支撑杆,所述两个支撑杆分别对应设有一个导向轮。本实用新型的有益效果是:通过导向轮放卷电缆线,通过数据采集器可以方便对电缆线进行电信号的采集与检测,滑块可以通过滑管沿着导向杆滑动,方便对数据采集器进行移动调节。

    一种基于梯度提升决策树的短期负荷预测方法

    公开(公告)号:CN108539738A

    公开(公告)日:2018-09-14

    申请号:CN201810443513.8

    申请日:2018-05-10

    IPC分类号: H02J3/00

    摘要: 本发明实施例公开了一种基于梯度提升决策树的短期负荷预测方法,包括获取待预测日前N天的历史负荷数据,形成原始数据集A0;从原始数据集A0中筛选出构建训练样本的数据集B;利用数据集B构造GBDT预测模型所需的全部样本集(X,Y);由全部样本集(X,Y)训练构造全天GBDT预测模型,根据全天GBDT预测模型预测待预测日的全天负荷向量;将全部样本集(X,Y)按小时分割为24个样本子集,并分别训练构造小时GBDT预测模型,并根据小时GBDT预测模型预测待预测日的24小时负荷向量;结合全天负荷向量和24小时负荷向量,预测待预测日的最终负荷向量。本发明充分挖掘历史负荷数据中的特征并构造不同的梯度提升决策树模型来提高短期负荷预测的精度。

    一种用电信息采集终端软件比对检测装置及方法

    公开(公告)号:CN107271810A

    公开(公告)日:2017-10-20

    申请号:CN201710369397.5

    申请日:2017-05-23

    IPC分类号: G01R31/00 H04L9/06

    摘要: 本发明公开了一种用电信息采集终端软件比对装置及方法,该装置包括:上位机、检测台体、本地比对检测装置和远程对比检测装置,所述上位机通过所述本地比对检测装置与安装于所述检测台体上的被测用电信息采集终端连接;或所述上位机通过所述远程对比检测装置与安装于所述检测台体上的被测用电信息采集终端连接或直接与被测用电信息采集终端连接;所述本地比对检测装置包括三相功率源和路由器;所述三相功率源与检测台体相连接,为被测采集终端提供大小及工作方式可调的工作电压;所述远程对比检测装置包括通讯前置机。本发明为多表位混合模式,可对多个表位同时控制,提高工作效率,并能够实现本地和远程比对,应用具有灵活性。

    一种基于梯度提升决策树的短期负荷预测方法

    公开(公告)号:CN108539738B

    公开(公告)日:2020-04-21

    申请号:CN201810443513.8

    申请日:2018-05-10

    IPC分类号: H02J3/00

    摘要: 本发明实施例公开了一种基于梯度提升决策树的短期负荷预测方法,包括获取待预测日前N天的历史负荷数据,形成原始数据集A0;从原始数据集A0中筛选出构建训练样本的数据集B;利用数据集B构造GBDT预测模型所需的全部样本集(X,Y);由全部样本集(X,Y)训练构造全天GBDT预测模型,根据全天GBDT预测模型预测待预测日的全天负荷向量;将全部样本集(X,Y)按小时分割为24个样本子集,并分别训练构造小时GBDT预测模型,并根据小时GBDT预测模型预测待预测日的24小时负荷向量;结合全天负荷向量和24小时负荷向量,预测待预测日的最终负荷向量。本发明充分挖掘历史负荷数据中的特征并构造不同的梯度提升决策树模型来提高短期负荷预测的精度。