绝缘子泄漏电流在线监测系统

    公开(公告)号:CN107345979A

    公开(公告)日:2017-11-14

    申请号:CN201710758861.X

    申请日:2017-08-29

    Abstract: 本发明提供的一种绝缘子泄漏电流在线监测系统,包括用于采集绝缘子泄漏电流的电流监测单元、与所述电流监测单元输出端连接的处理单元以及用于向处理单元提供工作用电的电源单元;所述电流监测单元包括监测电流互感器以及与监测电流互感器的二次线圈连接的电流处理电路;一方面能够对绝缘子的泄漏电流实现持续的在线监测,从而确保电力监控中心能够对绝缘子的污垢状况进行良好监测,另一方面能够对用于检测绝缘子泄漏电流的电流互感器进行良好的保护,从而使得整个系统的能够长时间持续稳定运行,进而确保整个电力系统的可靠性。

    云计算平台中数据存储与管理方法

    公开(公告)号:CN105704218A

    公开(公告)日:2016-06-22

    申请号:CN201610032298.3

    申请日:2016-01-19

    CPC classification number: H04L67/1097 H04L67/1095

    Abstract: 本发明提供的一种云计算平台中数据存储与管理方法,包括a.将存储空间按照固定大小划分成多个相同的存储块,并对每个存储块编号;b.将每个存储块按照固定大小划分成多个相同的分割快,并对每个分割块编号;c.源服务器根据请求服务器的复制文件请求,复制所有分割块内容并组合成完整的文件发送至请求服务器;本发明提供的云计算平台中数据存储与管理方法,针对不同的存储设备的存储空间情况,存储之后随着用户访问对象数据的变化,改变文件存储的位置使得用户能够最快的访问所需文件,提高了存储系统的访问效率,从而提高了云存储系统的服务效率。

    云计算平台中数据存储与管理方法

    公开(公告)号:CN105704218B

    公开(公告)日:2019-04-05

    申请号:CN201610032298.3

    申请日:2016-01-19

    Abstract: 本发明提供的一种云计算平台中数据存储与管理方法,包括a.将存储空间按照固定大小划分成多个相同的存储块,并对每个存储块编号;b.将每个存储块按照固定大小划分成多个相同的分割块,并对每个分割块编号;c.源服务器根据请求服务器的复制文件请求,复制所有分割块内容并组合成完整的文件发送至请求服务器;本发明提供的云计算平台中数据存储与管理方法,针对不同的存储设备的存储空间情况,存储之后随着用户访问对象数据的变化,改变文件存储的位置使得用户能够最快的访问所需文件,提高了存储系统的访问效率,从而提高了云存储系统的服务效率。

    基于残差网络的电表数值识别方法

    公开(公告)号:CN109635806B

    公开(公告)日:2023-08-25

    申请号:CN201811515767.2

    申请日:2018-12-12

    Abstract: 一种基于残差网络的电表数值识别方法,包括图像采集装置、图像预处理模块、卷积神经网络;采用以下步骤,S1:图像采集装置采集电表图像,将该电表图像传送到图像预处理模块;S2:图像预处理模块对采集到的电表图像进行灰度化处理;S3:图像预处理模块对灰度化处理后的电表图像进行平滑滤波,消除电表图像中的噪声;S4:图像预处理模块对平滑滤波后的电表图像进行图像锐化处理。不仅解决了人工读数效率低、容易出错和已有的自动识表方法精度不足等诸多问题,而且顺应了智能化发展的新趋势,可应用于对电网仪表设备的监控,在电力系统的工程应用中,具有很好的应用前景。

    基于集成学习的用电数据和非电用能关联预测方法

    公开(公告)号:CN115577841A

    公开(公告)日:2023-01-06

    申请号:CN202211258061.9

    申请日:2022-10-13

    Abstract: 本发明提供的一种基于集成学习的用电数据和非电用能关联预测方法,包括以下步骤:S1.采集用户的历史的用电数据和非电用能数据,并对用电数据和非电用能数据进行清洗;S2.对用电数据和非电用能数据进行归一化处理;S3.对基于归一化处理后的用电数据和非电用能数据确定出用电数据和非电用能数据的相关性,并筛选出相关性大于设定阈值的用电数据和非电用能数据;S4.将筛选出的用电数据和非用电数据输入至随机森林算法模块、GBDT算法模块以及Elastic Net算法模块中进行训练,三个算法模块分别输出三个非电用能预测结果;S5.判断三个非电用能预测结果与步骤S3筛选出的非电用能数据之间的误差指标是否在设定阈值范围内,则返回步骤S3;如是,则进入步骤S6;S6.从步骤S2中经过归一化处理后的用电数据中筛选出m个样本输入至随机森林算法模块、GBDT算法模块以及Elastic Net算法模块中进行处理,得到中间预测结果,然后将中间预测结果输入至线性回归算法模块中进行处理,得到最终的非电用能预测结果。

    基于人工智能的在线电力智慧客服方法

    公开(公告)号:CN109615407A

    公开(公告)日:2019-04-12

    申请号:CN201811222299.X

    申请日:2018-10-19

    Abstract: 本发明提供的一种基于人工智能的在线电力智慧客服方法,包括:接收用户的咨询信息,采用人工智能对用户的咨询信息进行语言分析处理;对处理后的咨询信息进行特征信息提取;将特征信息与知识数据库中的解答信息相匹配,如果存在匹配结果,则将匹配的解答信息推送给用户;如果不存在匹配结果,转为人工处理,同时对人工处理的解答信息与当前的特征信息对应并更新到知识数据库中;能够针对用户的咨询信息准确识别出用户的问题意图,并做出准确的解答推送,而且,在客服系统不能够自动解答时,转为人工解答,并且在人工解答后能够及时更新知识数据库中的信息,为后续客服的效率和准确率提供保障。

    基于残差网络的电表数值识别方法

    公开(公告)号:CN109635806A

    公开(公告)日:2019-04-16

    申请号:CN201811515767.2

    申请日:2018-12-12

    CPC classification number: G06K9/325 G06K2209/03 G06N3/0454

    Abstract: 一种基于残差网络的电表数值识别方法,包括图像采集装置、图像预处理模块、卷积神经网络;采用以下步骤,S1:图像采集装置采集电表图像,将该电表图像传送到图像预处理模块;S2:图像预处理模块对采集到的电表图像进行灰度化处理;S3:图像预处理模块对灰度化处理后的电表图像进行平滑滤波,消除电表图像中的噪声;S4:图像预处理模块对平滑滤波后的电表图像进行图像锐化处理。不仅解决了人工读数效率低、容易出错和已有的自动识表方法精度不足等诸多问题,而且顺应了智能化发展的新趋势,可应用于对电网仪表设备的监控,在电力系统的工程应用中,具有很好的应用前景。

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