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公开(公告)号：CN119936461A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510084637.1
申请日：2025-01-20
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本申请涉及一种固态自旋电流传感器系统及其控制方法。该固态自旋电流传感器系统，其中，锁相放大器接收并分析上位机下发的控制指令，并在控制指令为参数控制指令的情况下，输出该参数控制指令；电流源模块接收并根据参数控制指令驱动光路与探头模块发光；微波系统根据接收到的参数控制指令输出对应的微波信号，并传输至光路与探头模块；光路与探头模块在发光状态下，根据上述微波信号生成对应的电信号；锁相放大器还在控制指令为数据流指令的情况下，接收并根据上述的电信号和预设查找表，生成一一对应的磁场测量结果至上位机，使得用户可以通过上位机获取固态自旋电流传感器系统所处环境中的待测磁场的磁场参数，兼顾了性能和资源的耗费。
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公开(公告)号：CN119830602A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510107422.7
申请日：2025-01-23
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06F30/20
Abstract: 本申请涉及一种电能表建模方法、装置、计算机设备和可读存储介质。方法包括：获取电能表的属性数据，属性数据包括元器件属性数据，根据元器件属性数据中元器件在电能表中的位置数据，确定预设的电能表元器件虚拟体在电能表模型的位置数据，基于预设的电能表元器件虚拟体在电能表模型的位置数据，组装预设的电能表元器件虚拟体，得到电能表模型。采用本方法能够提高电能表建模效率。
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公开(公告)号：CN119783001A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411989416.0
申请日：2024-12-31
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06F18/2433 , G01R11/24 , G06F16/25 , G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及窃电保护管理技术领域，具体公开一种电能表的防窃电保护系统及方法，该系统通过全面获取目标区域所属电能表的运行环境参数及其运行参数，能够综合分析并得出电能表的数据收集偏差因子，进而与预设的数据收集偏差阈值进行对比，有助于精准管理电能表的运行参数，同时依据电能表的运行参数及其数据收集偏差因子，评估出目标区域的电力异常使用风险指数，并与电力异常使用风险阈值进行比对，从而有效识别电力异常情况，为后续的处理措施提供有力支持，在此基础上，获取目标区域的窃电相关参数，并判定电能表的窃电异常因子，进而根据窃电异常因子的结果，决定是否启动电能表的防窃电保护措施，从而有助于维护电力供应的稳定性和安全性。
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公开(公告)号：CN119689083A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411952567.9
申请日：2024-12-27
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明属于电能计量技术领域，公开了一种电能表的低功耗管理方法及系统；包括：采集实时负载；获取历史负载，并结合实时负载计算平均负载；基于平均负载，动态调整数据频率；根据历史负载和数据频率，动态调整传输策略；获取电力数据，并对电力数据进行压缩处理，基于传输策略对压缩处理后的电力数据进行传输；本发明能够有效适应实时负载变化，优化数据传输时间，并降低传输负载，从而降低电能表的功耗，提高运行效率和使用寿命，满足智能电网对可持续发展和高性能的需求。
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公开(公告)号：CN119669977A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411780946.4
申请日：2024-12-05
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06F18/2433 , G06F18/241 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种数字化电能表智能预警方法及系统，涉及电力系统领域。主要用于解决现有电能表预警准确性较低的问题。主要包括获取待预警的电能表处于电压网络中的变压等级，并采集不同变压节点处的电压数据以及电能表的仪表数据；按照预设时间间隔以及电能表的动态参数对仪表数据进行异常性筛选；若筛选到电能表的异常数据，则调取与电能表具有关联关系的关联电能表以及具有相邻关系的相邻电能表的使用标签，并基于已完成模型训练的分类模型对变压等级、电压数据，以及仪表数据进行分类处理，确定分类结果；将使用标签与分类结果进行权值整合，确定电能表的预警分类，并按照预警分类发送预警信息。用于预警数字化电能表的异常。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119657525A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510017117.9
申请日：2025-01-06
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明公开了一种兼容单三相拆旧电能表的清洁装置，既可对单相表进行清洁，又可对三相表进行清洁，自动化程度高、工人的操作简便，且清洁部位的针对性强、清洁效率较高，此外，可大量回收清洁时产生的灰尘，对周围环境的负面影响较小。本申请的主要结构包括主机架、清洁除尘机构、清洁调节机构及电能表输送线，清洁除尘机构包括清洁电机、刷辊罩、第一刷辊及吸尘器，刷辊罩上设有竖座管，竖座管上端通过软管与吸尘器的吸尘端连通，第一刷辊由清洁电机驱动，清洁调节机构包括X向横移机构及Z向竖移机构，刷辊罩设置在Z向竖移机构上，清洁除尘机构还包括供气设备及后端吹气管，后端吹气管的吹气端朝向电能表输送线，后端吹气管由供气设备供气。
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公开(公告)号：CN119619600A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411840347.7
申请日：2024-12-13
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明公开了一种电能表的互感器选取控制方法及系统，涉及电力系统技术领域，主要目的在于解决现有电能表的互感器选取消耗大量人力且准确性差的问题。包括：当接收到高压电流互感器启动指令后，获取目标传输路线的变压电信息以及高压电流互感器的初始绕组位置；确定高压电流互感器的初始电流比，并向目标高压电开关发送启动指令；获取在目标绕组位置记录一次侧绕组的第一实时电流值以及二次侧绕组的第二实时电流值，并基于第一实时电流值以及第二实时电流值确定位置电流比；按照目标传输路线中的实时电流数据确定与位置电流比、初始电流比匹配的目标绕组位置，并生成目标绕组位置的开关控制指令，发送至目标高压电开关。
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公开(公告)号：CN119339036A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411333458.9
申请日：2024-09-24
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本申请涉及一种基于虚幻引擎与追溯装置的电能表三维虚幻场景构建方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，可用于计算机技术领域。该方法包括：对电能表的属性数据进行数据格式转换处理和数据标准化处理，得到电能表的目标属性数据；根据目标属性数据和虚幻引擎，生成电能表的三维模型；对电能表的三维模型进行校准处理，得到电能表的目标三维模型；根据电能表的目标三维模型，在虚幻引擎中构建电能表的三维虚拟场景；对电能表的三维虚拟场景进行渲染处理，得到渲染后的三维虚拟场景；将电能表的运行数据添加至渲染后的三维虚拟场景，得到电能表的目标三维虚拟场景。采用本方法能够提高电能表的三维虚拟场景构建的效率。
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公开(公告)号：CN118249225A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410401134.8
申请日：2024-04-03
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明公开了一种不停电快速装换电能表的计量表箱，在箱体内设置有电能表插拔座，电能表通过电能表插拔座上的接线端子可直接插拔安装在电能表插拔座上，电能表插拔座上的绝缘铰接座在导电插管与定位板的配合下可实现电能表的90度旋转，当电能表接入时，第一导电板和第二导电板不与接线端子接触，接线端子由电能表导通，当90度转动电能表时，电能表同步带动定位板及导电插管同步旋转，使电能表与电能表插拔座上的导电插管不接触，而第一导电板和第二导电板与接线端子连接，可实现电能表拔出更换时，同样可以给用户供电，解决了现有的电能计量表箱的电能表装换过程会导致用户断电，且装拆过程繁琐，效率低下的技术问题。
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公开(公告)号：CN114189313B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202111311460.2
申请日：2021-11-08
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
Inventor： 陈伟松 , 李富盛 , 邓建斌 , 肖勇 , 郭斌 , 钱斌 , 孙颖 , 罗奕 , 赵颖 , 周密 , 谷海彤 , 王吉 , 张文嘉 , 张帆 , 许丽娟 , 盘律 , 冯兴兴 , 陈健华 , 钟蔚 , 何圣川 , 曹琴 , 陈俊艺 , 赵烨
IPC: H04L1/00
Abstract: 本发明提供一种电表数据重构方法及装置，其通过获取含有缺失值的台区电表数据集，并根据数据集中样本的缺失机制和缺失模式，筛选出待重构数据集，并采用预设的下层循环回归重构算法和预设的上层循环回归重构算法对缺失值进行双层循环回归重构，得到双层重构结果，并结合台区的总表和分表的能量守恒关系，确定缺失电表的上下界及上下界重构结果，进一步提高重构精度，最后采用突变处理机制对得到上下界重构结果中的突变值处理，得到最终重构结果。相比于现有的通过神经网络对缺失数据进行重构的方法，本发明不需要海量且完整的数据训练，即能对电表的缺失数据重构且重构精度较高。
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