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公开(公告)号：CN117572169B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311543700.0
申请日：2023-11-20
Applicant: 浙江大学 , 江苏征途技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于超声数据处理技术进行局放检测的方法及探头，先使用超声波探头进行检测，将检测到的超声信号转换为电信号；再对电信号进行包括放大和滤波在内的预处理；然后使用模数转换器将预处理后的电信号转换为数字信号，方便数字信号处理；接着先对数字信号进行预处理，再提取有用信号并进行幅度检波；最后对有用信号进行数据分析，判断是否有局部放电、局部放电的严重程度，并将局放图谱及局放告警上传。该方法依据局放超声波原理的特点，结合数字化的局放超声信号处理方式，能够以更高的功率代价和更高的MCU处理能力，取得更好的局放超声信噪比，更好地判断局放是否发生。
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公开(公告)号：CN117312925A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311577950.6
申请日：2023-11-24
Applicant: 江苏征途技术股份有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进AFT算法优化BP神经网络的开关柜三合一局放模式识别方法，在该方法中，通过三合一局放传感器检测收集超声波、地电波和温湿度局部放电异常信号，对原始数据集进行归一化处理并提取数据集的统计特征参数得到训练数据集；搭建三层BP神经网络，以BP神经网络的均方根误差最小为优化目标，使用改进的AFT算法优化BP神经网络。本发明通过引入自适应因子以改进AFT算法的搜索步长，能够显著提高搜寻效率，并使用莱维飞行进行搜索方向的更新以增加多样性，通过传感器检测到局部放电信号异常后对局部放电模式进行识别分析，提高了开关柜三合一局放检测的效率，并提升了放电类型判别的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN117312925B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311577950.6
申请日：2023-11-24
Applicant: 浙江大学 , 江苏征途技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于改进AFT算法优化BP神经网络的开关柜三合一局放模式识别方法，在该方法中，通过三合一局放传感器检测收集超声波、地电波和温湿度局部放电异常信号，对原始数据集进行归一化处理并提取数据集的统计特征参数得到训练数据集；搭建三层BP神经网络，以BP神经网络的均方根误差最小为优化目标，使用改进的AFT算法优化BP神经网络。本发明通过引入自适应因子 以改进AFT算法的搜索步长，能够显著提高搜寻效率，并使用莱维飞行进行搜索方向的更新以增加多样性，通过传感器检测到局部放电信号异常后对局部放电模式进行识别分析，提高了开关柜三合一局放检测的效率，并提升了放电类型判别的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN117572169A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311543700.0
申请日：2023-11-20
Applicant: 浙江大学 , 江苏征途技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于超声数据处理技术进行局放检测的方法及探头，先使用超声波探头进行检测，将检测到的超声信号转换为电信号；再对电信号进行包括放大和滤波在内的预处理；然后使用模数转换器将预处理后的电信号转换为数字信号，方便数字信号处理；接着先对数字信号进行预处理，再提取有用信号并进行幅度检波；最后对有用信号进行数据分析，判断是否有局部放电、局部放电的严重程度，并将局放图谱及局放告警上传。该方法依据局放超声波原理的特点，结合数字化的局放超声信号处理方式，能够以更高的功率代价和更高的MCU处理能力，取得更好的局放超声信噪比，更好地判断局放是否发生。
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公开(公告)号：CN119602482A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411755947.3
申请日：2024-12-03
Applicant: 江苏征途技术股份有限公司
IPC: H02J13/00 , H02J3/00 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06F18/2131 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了基于AI算法的智能监控配电系统的馈线设备及方法，包括：步骤一、采集配电系统运行的历史状态数据，传输到数据服务器；步骤二、对历史状态数据进行预处理，并进行特征提取得到模型训练数据，将模型训练数据划分为训练集和测试集，并对训练集处理获取训练子集；步骤三、利用标注好的训练集构建监测模型，使用测试集对训练好的监测模型进行评估；步骤四、将实时采集的数据输入到监测模型中，实时监测配电系统的运行状态。本发明基于鲸鱼算法获取最佳小波分解的阈值，使得数据纯度更高，利用局部异常因子算法创建数据集净化模型获取训练子集，根据训练子集创建更为贴合实际运行状态的监测模型，提升故障监测的高效性和准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119436390A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411712967.2
申请日：2024-11-27
Applicant: 江苏征途技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及空调机组诊断技术领域，具体为空调机组故障类型诊断方法和系统，包括：基于传感器组按照预设的采样周期对目标空调机组进行状态监控，以得到所述目标空调机组的状态数据序列，对所述状态数据序列进行数据拟合，以得到状态拟合曲线；将所述状态拟合曲线与预设的标准状态拟合曲线进行匹配，以得到两者的匹配度，将所述匹配度与预设的匹配度阈值进行比对。本发明过传感器组对空调机组进行状态监控，能够及时发现异常情况，便于早期诊断和处理，降低设备故障风险，且通过结合状态数据序列的拟合与标准曲线匹配，可以更准确地识别出设备的运行状态，从而提高故障检测的准确性。
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公开(公告)号：CN119310404A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202410996988.5
申请日：2024-07-24
Applicant: 江苏征途技术股份有限公司
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种基于放电点相位分布特征的特高频局放在线监测方法及装置，先通过特高频接收天线接收无线特高频信号，并将无线特高频信号转换为RF模拟信号；再对RF模拟信号进行放大滤波并进行幅度检波，得到放电模拟信号；然后将放电模拟信号转换为数字信号；接着对数字信号进行预处理，降低噪声、优化信噪比，得到放电脉冲信号；最后基于相位分布特征对放电脉冲信号进行放电点相位分析，判断是否发生特高频局放，并评估特高频局放的严重程度。本发明基于放电点的相位分布特征监测是否真实发生了特高频局放，并对通讯干扰的高相位集中度进行鉴别，能够确保真实有效地分析特高频局放信号。
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公开(公告)号：CN119268071A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411436187.X
申请日：2024-10-15
Applicant: 江苏征途技术股份有限公司
IPC: F24F11/38 , G06F18/25 , G06Q10/04 , G06N3/08 , G06F18/214 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06N20/00 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06Q10/20 , F24F11/36 , F24F11/65 , F24F11/58 , F24F11/64 , F24F11/39 , F24F120/20 , F24F110/10 , F24F110/20
Abstract: 本申请提供一种空调运行状态识别数据处理方法，应用于智能家居技术领域。该方法包括：边缘设备将预先获取的空调的多维度特征数据发送至云端设备，云端设备对多维度特征数据进行多模态融合处理，得到多模态融合特征数据，并基于预先训练的状态识别模型，对多模态融合特征数据进行处理，得到空调的目标运行状态，进而基于目标运行状态和预先获取的用户偏好信息，对空调的运行参数进行动态调整。通过上述方法不仅提高了空调运行状态识别的准确性和效率，而且优化了能耗管理，增强了系统的适应性和可靠性，同时提供了更加个性化和智能化的用户体验。
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公开(公告)号：CN117808455B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202311846328.0
申请日：2023-12-28
Applicant: 江苏征途技术股份有限公司
IPC: G06Q10/20 , H02J13/00 , G06F18/2433 , G06Q50/06
Abstract: 本申请提供一种基于配变智能融合终端的供电信息协同计算方法。该方法通过配变智能融合终端获取目标配电网络的电网状态信息，并将电网状态信息发送至供电管理平台，然后，通过智能电表集合中智能电表获取目标配电网络中对应的供电节点的节点状态信息，并在智能电表确定节点状态信息为故障状态信息时，向供电管理平台发送供电异常信息，以使供电管理平台根据电网状态信息、供电异常信息以及预设供电故障确定模型确定目标配电网络的故障类型，从而实现对于目标配电网络的故障类型的自动确定。
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公开(公告)号：CN117808455A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311846328.0
申请日：2023-12-28
Applicant: 江苏征途技术股份有限公司
IPC: G06Q10/20 , H02J13/00 , G06F18/2433 , G06Q50/06
Abstract: 本申请提供一种基于配变智能融合终端的供电信息协同计算方法。该方法通过配变智能融合终端获取目标配电网络的电网状态信息，并将电网状态信息发送至供电管理平台，然后，通过智能电表集合中智能电表获取目标配电网络中对应的供电节点的节点状态信息，并在智能电表确定节点状态信息为故障状态信息时，向供电管理平台发送供电异常信息，以使供电管理平台根据电网状态信息、供电异常信息以及预设供电故障确定模型确定目标配电网络的故障类型，从而实现对于目标配电网络的故障类型的自动确定。
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