一种电能表周转分发立库及系统

    公开(公告)号:CN111086818B

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN201911067276.0

    申请日:2019-11-04

    IPC分类号: B65G1/137 B65G1/04

    摘要: 本发明涉及电网设备的技术领域,更具体地,涉及一种电能表周转分发立库及系统,包括库体、存储架、用于取放电能表的机械手、用于送入电能表的入表机构以及用于送出电能表的出表机构,所述库体设有容入表机构进入的入口以及与出表机构连通设置的出口,所述存储架设于库体内部且存储架设有若干整齐排列的存储单元,所述机械手设于入表机构和出表机构之间且机械手设于存储架一侧。本发明将电能表集中存储、有序摆放,保障电能表的寿命和精度,通过入表机构及机械手的设置将电能表自动有序地摆放在存储架上,通过机械手及出表机构的设置可自动且准确地获取所需电能表,利于电能表的快速取放,改善运维人员的工作效率。

    一种基于知识图谱的电力计量流水线故障定位方法及系统

    公开(公告)号:CN117647697B

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202311559759.9

    申请日:2023-11-21

    摘要: 本发明为一种基于知识图谱的电力计量流水线故障定位方法及系统,包括;采集电力计量自动化流水线部分设备运行日志数据;将所述日志数据聚类,构建以终端设备标识为聚类中心的数据集合;将所述数据集合根据时间段顺序划分为多个数据块;以所述时间段标识为索引,分别根据所述多个数据块构建终端设备的轨迹数据,所述轨迹数据为预设时间段内所述终端设备与流水线中其他设备之间具有交互的设备标识序列;根据所述轨迹数据实现故障的粗步定位,根据所述粗定位预测结果实现故障的精确定位,根据匹配结果对待检测流水线进行故障定位。本申请的方法、系统及计算机存储介质提升了故障检测的准确,降低运维成本,提高检测的准确性和灵活性。

    一种基于深度学习的计量流水线故障检测方法及系统

    公开(公告)号:CN117233540B

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202311514623.6

    申请日:2023-11-15

    摘要: 本发明公开了一种基于深度学习的计量流水线故障检测方法及系统,包括步骤:S1:实时采集电力计量流水线的传感器运行数据形成一维特征向量;S2:将一维特征向量输入至训练好的卷积神经网络模型进行特征提取和分类形成输出特征向量;S2:实时采集芯粒的数据形成矩阵向量;S3:采用改进的蚂蚁狮优化算法,将卷积神经网络得到的特征映射作为自适应蚂蚁狮优化算法(ALO)的输入,确定故障位置和故障原因;S4:利用增强现实技术,在AR设备上实时显示故障位置和故障原因及推荐修复措施。本申请适应度函数计算过程中通过考虑多类别故障的准确率,大大提升了电力系统位置和故障判断准确(56)对比文件CN 110006649 A,2019.07.12CN 112114214 A,2020.12.22CN 115713174 A,2023.02.24DE 202022103268 U1,2022.09.03CN 109062664 A,2018.12.21CN 108898249 A,2018.11.27CN 113240068 A,2021.08.10CN 115951254 A,2023.04.11沈焱萍 等.智能启发算法在机器学习中的应用研究综述《.通信学报》.2019,第40卷(第12期),第124-137页.

    一种轮转式存储分发柜及系统
    9.
    发明公开

    公开(公告)号:CN110834856A

    公开(公告)日:2020-02-25

    申请号:CN201911012556.1

    申请日:2019-10-23

    IPC分类号: B65G1/06 B65G1/04

    摘要: 本发明涉及配网辅助装置的技术领域,更具体地,涉及一种轮转式存储分发柜及系统,包括机架、用于承载电能表的托盘机构以及用于驱动托盘机构旋转的动力机构,所述动力机构固定于机架的两侧,所述托盘机构与动力机构连接,所述托盘机构连接于两组动力机构之间且在两组动力机构的驱动下按环形路径运动。本发明的轮转式存储分发柜,将电能表集中存储、有序摆放,保障电能表的寿命和精度,且利于电能表的快速取放,改善运维人员的工作效率;本发明的轮转式存储分发系统,能够实现电能表存储、全自动化领用、领用信息的全过程和智能化管控,达到电能表的24小时智能分发,提高夜间作业与抢修的效率。

    一种基于增强现实技术在计量自动化流水线故障预警和维护的方法

    公开(公告)号:CN109800895A

    公开(公告)日:2019-05-24

    申请号:CN201910085066.8

    申请日:2019-01-18

    IPC分类号: G06Q10/00

    摘要: 本发明涉及流水线故障检测领域,且公开了一种基于增强现实技术在计量自动化流水线故障预警和维护的方法,首先引入大数据机器学习、深度学习的技术,再基于全息监控数据,全息监控数据即计量检定中心单相电能表、三相电能表、低压电流互感器和采集终端自动检定流水线的各种传感设备采集的数据,将全息监控数据保存至数据仓库内,并将这些数据构建成计量自动检定系统的故障特征工程。本发明为基于增强现实技术在计量自动化流水线故障预警和维护的方法,再通过使用大数据的数据分析,来对整个流水线上的故障进行预警,同时能够通过增强现实技术,将将整个流水线的故障状态通过三维模型展示开来,以便于后续的维护工作。