一种家用充电桩及其工作方法

    公开(公告)号:CN117360296B

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202311519358.0

    申请日:2023-11-14

    Abstract: 本发明属于充电桩技术领域,提出了一种家用充电桩及其工作方法,本发明中的防护机构包括设置在桩体上的导向槽,导向槽内两侧设置有导向杆,导向杆上通过导向座滑动设置有挡板,挡板与导向槽内底面之间设置有阻尼器,阻尼器上设置有弹性件;挡板远离阻尼器的一端设置有封板;不充电时,充电枪在插槽内,封板被充电枪顶紧在导向槽内,弹性件被压缩;进行充电时,充电枪在插槽内拨出后,弹性件的弹力推动挡板沿导向杆移动,封板移动到插槽处进行封堵,解决了灰尘进入插槽造成污染的问题;弹性件弹力作用下推动挡板沿导向杆移动时,在阻尼器的作用下,能够对释放的弹性势能进行衰减,使弹性件能够缓慢推动封板复位,提高了封板移动时的稳定性。

    一种数据传输加密方法、系统、介质及设备

    公开(公告)号:CN119276626A

    公开(公告)日:2025-01-07

    申请号:CN202411675210.0

    申请日:2024-11-21

    Abstract: 本发明属于数据加密技术领域,具体涉及一种数据传输加密方法、系统、介质及设备,包括:获取待传输数据,将所获取的待传输数据存储于预设数据库中;基于预设数据库随机生成随机存储页面和网格边长,根据网格边长进行随机存储页面的网格划分;提取随机存储页面网格划分后每个网格对角线交点位置处的编码数据,将所提取到的编码数据作为数据加密密钥;根据所得到的数据加密密钥进行待传输数据的加密,并对加密后数据进行数据传输,实现数据传输加密。本发明通过随机数实现网格划分和密钥提取,生成加密密钥,提高数据传输的安全可靠性,解决了数据传输过程中所潜在的数据安全稳定性难题。

    一种汽车充电桩充电枪放置口防护装置、充电桩及方法

    公开(公告)号:CN117360295A

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202311519297.8

    申请日:2023-11-14

    Abstract: 本发明属于充电桩技术领域,提出了一种汽车充电桩充电枪放置口防护装置、充电桩及方法,防护装置包括转动设置在充电枪放置口上的旋转杆,旋转杆上设置有封闭板;旋转杆与充电枪放置口之间设置有弹性件;充电枪放入充电枪放置口时,充电枪作用在封闭板上,使得旋转杆和封闭板向充电枪放置口内部转动,弹性件储能,充电枪封堵充电枪放置口;充电枪取出充电枪放置口时,在弹性件弹力的作用下,带动旋转杆和封闭板向充电枪放置口处转动,封闭板封堵充电枪放置口;防护装置直接设置在充电枪放置口处,防水和防尘效果好;并且通过充电枪直接对封闭板的作用,以及弹性件的作用,即可实现充电枪取放过程中封闭板的自动打开和关闭。

    电力营销知识图谱构建方法及系统

    公开(公告)号:CN113946686A

    公开(公告)日:2022-01-18

    申请号:CN202111198996.8

    申请日:2021-10-14

    Abstract: 本发明提供一种电力营销知识图谱构建方法及系统,属于电力营销系统技术领域,电力营销知识源数据预处理;对预处理后的源数据进行电力营销知识抽取;将抽取到的电力营销知识按照原始信息保存、知识实例存储、实体存储、增量状态保存的步骤同步存储到图谱库;根据查询元素,结合图计算,生成查询语义,基于图谱库,形成图关系,得到电力营销知识图谱。本发明优化了电力营销知识抽取方法与流程,针对电力营销领域内零散的知识点,实现了知识自动批量抽取,实现了电力营销知识可视化展示;提升了基于知识图谱技术的电力营销领域知识抽取的效率,提高了知识抽取准确率,为实现智能搜索、智能问答、知识推荐等场景应用打好技术基础。

    一种电网用户信用评价方法、系统、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116703571B

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN202310960878.9

    申请日:2023-08-02

    Abstract: 本发明公开一种电网用户信用评价方法、系统、电子设备及存储介质,涉及基于特定计算模型的电力系统技术领域,包括:对电力内网数据集和金融内网数据集进行同一用户的数据对齐,提取同一用户在两个数据集中的交集,分别作为电力内网训练集和金融内网训练集,将电力内网数据集中除交集外的数据作为电力内网非交集数据集;根据电力内网训练集和金融内网训练集构建信用评价神经网络模型;根据电力内网非交集数据集构建辅助模型,两个模型融合后得到信用评价融合模型;根据信用评价神经网络模型和信用评价融合模型,得到电网用户信用评价结果,保证数据安全,提升信用评估的准确性和实时性。

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