一种基于阶梯电价的节能策略推送系统、方法及设备

    公开(公告)号:CN111553586A

    公开(公告)日:2020-08-18

    申请号:CN202010337885.X

    申请日:2020-04-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于阶梯电价的节能策略推送系统、方法及设备,包括数据采集模块、数据预处理模块、储存模块、负荷辨识模块、用电行为分析模块、阶梯电价计算模块以及节能策略推送模块。本发明通过获取用户用电设备的用电负荷数据,对用电负荷数据进行负荷辨识得到每个用电设备的瞬时功率和分时电量等,通过用电行为分析得到用户的用电行为特征规律。再根据每个用户的用电行为特征、根据分时阶梯电价制定并推送差异化的用电设备节能策略和建议,使得用户能够根据推送的用电设备节能策略调节用电设备的错峰用电时间,避免在电价较高时使用功耗较大的用电设备,从而能够有效降低高峰时段的用电功率和电网负荷,维持电网的功率平衡和稳定运行。

    一种曲线查看方法和装置
    122.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111525999A

    公开(公告)日:2020-08-11

    申请号:CN202010285313.1

    申请日:2020-04-13

    Abstract: 本申请公开了一种曲线查看方法和装置,通过目标曲线所占用的内存空间和预置内存空间计算目标曲线的压缩级数;基于曲线压缩算法和压缩级数,按照预置压缩率对目标曲线进行若干级压缩,得到若干条压缩曲线;计算目标曲线在预置显示范围内的曲线点数;当曲线点数所占用的内存空间大于预置内存空间时,对压缩曲线进行处理得到显示曲线,计算目标曲线的预置显示范围对应的显示曲线的显示范围,并对显示曲线在显示范围对应的曲线进行显示;当曲线点数所占用的内存空间小于或等于预置内存空间时,显示目标曲线在预置显示范围对应的曲线,解决了现有的曲线查看工具在波形数据量较大时,存在打开速度慢,用户体验差,影响曲线分析效率的技术问题。

    高损台区基于格兰杰因果检验的窃电用户识别定位方法

    公开(公告)号:CN110231503B

    公开(公告)日:2020-08-04

    申请号:CN201910611236.1

    申请日:2019-07-08

    Abstract: 一种高损台区基于格兰杰因果检验的窃电用户识别定位方法,利用协整检验方法分析高损台区单位时间损失电量和各用户单位时间用电量之间是否存在均衡关系,再使用格兰杰因果检验方法确定与高损台区损失电量存在均衡关系的用户用电量序列是否与损失电量存在影响关系,将通过检验的用户作为高损台区下属高危窃电用户。如此,通过协整检验及格兰杰检验能够在高损台区中定位发现造成台区线损率变化的用户,及时进行针对性稽查以减小由用户用电异常带来的损失。本方法同样适用于配电线路上窃电专变用户的识别。

    一种人脸支付方法和系统
    124.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111476580A

    公开(公告)日:2020-07-31

    申请号:CN202010475547.2

    申请日:2020-05-29

    Abstract: 本申请公开了一种人脸支付方法和系统,方法包括:安全芯片响应于人脸识别请求,控制摄像头模组进行人脸图像数据的采集;安全芯片判断到人脸图像数据为活体数据时,提取人脸图像数据的人脸特征值;安全芯片将人脸特征值加密后,得到加密人脸特征值;安全芯片发送加密人脸特征值至主控芯片;主控芯片基于安全通信协议,发送加密人脸特征值至人脸识别服务器,使得人脸识别服务器对加密人脸特征值进行人脸识别;主控芯片将人脸识别服务器发送的签名后的人脸识别结果发送至安全芯片,使得安全芯片对签名后的人脸识别结果进行验签;主控芯片根据安全芯片发送的验签结果,进行对应的支付操作。

    一种用户用电量预测方法、系统以及设备

    公开(公告)号:CN111476438A

    公开(公告)日:2020-07-31

    申请号:CN202010419771.X

    申请日:2020-05-18

    Abstract: 本发明公开了一种用户用电量预测方法、系统以及设备,本发明包括:采集用户的用电信息,对用电信息进行预处理,提取经过预处理后的用电信息,采用聚类算法对用电信息进行聚类处理,根据聚类结果得到用户的用电行为特征;将用户的用电行为特征输入到用电量预测模型中,得到用户的用电量预测值;本发明通过对用电设备的用电数据进行聚类处理,准确快速地得到了用户用电行为特征,本发明通过用电量预测模型使得对用户的用电量预测能够细化到每个设备以及每个时段,大大提高了预测的精度和准确度,能够帮助电力企业更好地了解各类用户的用电需求,为未来电网发展及电力政策的制定提供了数据支撑。

    一种基于电磁侧信道分析的芯片安全评估方法和相关装置

    公开(公告)号:CN111351992A

    公开(公告)日:2020-06-30

    申请号:CN202010104288.2

    申请日:2020-02-20

    Abstract: 本申请公开了一种基于电磁侧信道分析的芯片安全评估方法和相关装置,调用RSA算法,使得目标天线执行模幂运算,然后通过距目标芯片预置距离内的天线获取目标芯片执行模幂运算时辐射的采集信号,不需要用电磁探头贴近目标芯片表面来进行近距离探测电磁泄漏,然后对采集到的采集信号进行频谱分析确定辐射频率,对辐射频率的预置频段范围信号进行波形分析,将分析得到的模方模乘序列进行解密,根据解密结果与安全评估结果的对应关系得到目标芯片的安全评估结果,安全评估方式贴合实际攻击场景,解决了现有的芯片安全性评估方法采用近距离探测芯片运算的电磁泄漏,不符合实际攻击场景的技术问题。

    一种电能表电能质量检测方法、系统以及设备

    公开(公告)号:CN111242243A

    公开(公告)日:2020-06-05

    申请号:CN202010130332.7

    申请日:2020-02-28

    Inventor: 林晓明 肖勇 钱斌

    Abstract: 本发明公开了一种电能表电能质量检测方法、系统以及设备,包括以下步骤:获取电压波形数据,在电压波形数据上记录电能质量分类情况;对电压波形数据进行预处理,将电压波形数据划分为训练集和测试集;利用训练集数据,训练深度置信网络模型;将测试集输入到训练好的深度置信网络模型中对深度置信网络模型进行精度测试,将实时电压波形数据输入深度置信网络模型,得到实时的电能质量分类情况。本发明将深度学习理论应用于电能表电能质量监测,通过深度置信网络自动学习提取发生电能质量问题时的电压特征,精确迅速地监测电能表用户侧的电能质量分类情况,避免了人工特征提取的繁杂操作,大大提高了计算效率。

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