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公开(公告)号：CN103220353A
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201310132407.5
申请日：2013-04-17
Applicant: 国家电网公司 , 江苏省电力公司 , 江苏省电力公司扬州供电公司 , 江苏方天电力技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多模式下基于数据流码位状态检测智能切换采集方法，包含以下步骤：（1）数据流码位智能切换模块解析电网调度生产中的实时数据，并根据数据流码位及通讯状态位改变召唤流程；（2）多模式的采集模块通过RS232、RS485和RJ-45通讯端口实时并发采集电网调度生产中的实时数据，解析并过滤出突发或自发类数据；（3）由上传突发类数据模块将实时解析出的电网调度生产中的突发类数据上传至服务器形成告警，推送至客户端。本发明方便客户端对电网进行辅助监控与管理，对及时了解电网调度生产中的设备运行情况提供帮助，尤其是可为供电企业SCADA系统维护人员通过规约报文尽快发现故障点提供帮助，提高日常工作效率。
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公开(公告)号：CN102509367A
公开(公告)日：2012-06-20
申请号：CN201110332685.6
申请日：2011-10-28
Applicant: 江苏省电力公司常州供电公司 , 江苏方天电力技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种电力自动化机房的3D模拟巡检系统的工作方法，该3D模拟巡检系统包括：数据采集模块：对目标场景中各种监测设备和二次系统的状态数据进行采集；入库传输模块：包括通讯传输组件，对数据采集模块得到的各种不同分类的监测数据进行入库，保障无损的可靠的原始、有效监测数据保存；告警分析模块：对所述监测数据的合理性规则进行定义，并按照给定规则对所述监测数据中的有效数据进行分析，对存在不符合规则的监测数据进行告警发布；3D场景展示模块：采用包括告警定位、人工巡检和自动巡检展示方式，用于正常模式下所辖设备和系统的运行状态巡检，告警模式下的告警设备定位、告警设备信息查询、告警设备历史运行数据查询。
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公开(公告)号：CN102403796A
公开(公告)日：2012-04-04
申请号：CN201110332684.1
申请日：2011-10-28
Applicant: 江苏省电力公司常州供电公司 , 江苏方天电力技术有限公司
IPC: H02J13/00
CPC classification number: Y02E60/723 , Y04S10/16
Abstract: 本发明涉及一种无人值班变电站自动化系统的远程管控系统的工作方法，所述集约化管控系统包括：远程虚拟化终端、远程虚拟化巡视模块、规约自适应接入模块；工作时，远程虚拟化终端通过远程虚拟化巡视模块巡视整个变电站自动化系统，并自动将被巡视设备的状态信息实时显示；当发现设备异常时，通过所述远程虚拟化终端远程对相应的设备进行软、硬件的启停，即实现远程管控；同时对被巡视设备的状态信息写入轮巡日志；在进行所述远程管控时，对多个采用不同的通讯规约的设备，根据各通讯规约中的特征码，自动识别各种通讯规约并将各种通讯规约的转换成一种通讯规约，然后进行软、硬件的启停。
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公开(公告)号：CN109849023B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN201910286588.4
申请日：2019-04-10
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司 , 南京瑞博特电气有限公司
Inventor： 谢林枫 , 官国飞 , 王成亮 , 蒋超 , 宋庆武 , 王昊炜 , 陈兵 , 张欣 , 陈志明 , 陈玉权 , 杨庆胜 , 钟巍峰 , 任萱 , 高雪生 , 徐晓海 , 钱汉 , 丁瑾 , 顾杰 , 王东 , 张佳 , 高翔 , 邱娟 , 李静 , 李迎涛 , 陈庆 , 谢赫 , 刘牛 , 杨小铭 , 雍洪祥 , 殷剑萍
Abstract: 本发明涉及的是智能检测机器人领域，尤其涉及一种轨道悬挂智能巡检机器人系统。包括V形槽轨道、行走小车、升降机构和摄像旋转云台；V形槽轨道两侧分别装有滑触线和同步齿形带；行走小车包括旋转挂架、行走同步轮、摆动滑台、顶杆复位机构、行走小车步进伺服电机、行走小车上底座板和行走小车下底座板和连接杆；升降机构由升降机构步进伺服电机、蜗杆一、蜗杆支撑架、蜗轮一、丝杆传动轴、多级丝杆、丝杆螺母、固定导向杆、导向伸缩杆构成；摄像旋转云台由云台本体、摄像头转动机构、云台旋转机构组成；所述的摄像头转动机构包括摄像机转动轴、转动轴支承座、蜗轮三、蜗杆三、蜗杆支撑架和摄像机转动步进伺服电机。
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公开(公告)号：CN116738212A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310757019.X
申请日：2023-06-26
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/22 , G06F16/29 , G06F18/25 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明提供一种面向多领域的基于注意力机制的电能量预测方法与系统，其中方法包括获取电能量数据以及相应的常规特征和领域特征；利用连续特征编码器和离散特征编码器分别对连续特征和离散特征进行编码；对各类编码后的特征表示进行特征融合，将领域特征表示作为注意力机制中的查询，并将常规特征作为注意力机制中的关键值和键值；计算查询与关键值间的相似度作为相应键值的注意力权重；根据注意力权重将常规特征进行加权求和后，与领域特征拼接，得到得混合特征；利用前馈神经网络将混合特征映射到电量数据，以得到电能量预测值。本发明基于单一模型对多种城市及用电行业的电能量进行预测，融合不同领域的电能量数据，实现电能量精准预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112600204B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202011519020.1
申请日：2020-12-21
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京邮电大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种商业综合体空调设备用电负荷预测方法，包括对商业综合体用电负荷进行功能区划分；采集各功能区的用电信息系统数据以及商业综合体数据；对各功能区原始负荷序列进行分解，将原始负荷序列分解为有限个不同特征的分量；针对各特征分量分别建立预测模型预测用电负荷，本发明纳入了高层商业综合体空调设备用电特性，相对传统方法的预测精度有了进一步提高，同时提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN112560099B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202011532368.4
申请日：2020-12-22
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 南京邮电大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本专利提供了一种强鲁棒性的电力数据库指纹生成方法。为了解决复杂的电力数据在发布后数据库指纹易被破坏的问题，本发明针对查询(插入、删除、更新、查找)场景下的电力数据，结合多面体域的相关知识设计生成一种抵御多种外界攻击的强鲁棒性电力数据库指纹。首先利用浮点多面体域对进行查询操作的电力数据库程序语句分析得到相应的数值不变域，即多面体约束集。然后用多面体约束集表示电力数据库的不稳定属性生成稳定单元，提取基于语义的数据属性。最后哈希算法对稳定单元进行编码，将虚拟主键、属性最高位与指纹关联矩阵的异或值及稳定单元的编码值作为参数，构造出强鲁棒的电力数据库指纹，使其在查询场景下有更好的抵御攻击的能力。
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公开(公告)号：CN112580078B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202011532367.X
申请日：2020-12-22
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种针对电力数据指纹的评估方法，包括选取针对电力数据库指纹的评估指标集、利用熵权法和层次分析法耦合优化确定权重、建立基于关联理论的数据指纹优度评价体系三个部分。首先针对电力数据指纹的多指标、复杂的评价任务，通过对电力数据库指纹使用场景进行分析，选取合理且全面的评估指标集；利用熵权法充分利用指标数据内在客观规律，在一定程度上消除评估的主观影响确定客观权重，利用层次分析法确定主观权重，再将主客观权重耦合得到最优权重解；利用关联理论计算关联度，构建电力数据指纹优度评价体系。本发明实现对电力数据指纹的全面客观评估，能够为电力数据指纹方案的选取提供依据。
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公开(公告)号：CN112785029B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202011221935.4
申请日：2020-11-05
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度聚类模型的充电站用电量预测方法，包括：充电站数据的增强及预处理；基于深度聚类模型的特征映射，充电站所属簇的确定；基于最近邻算法的充电站电量预测。本发明方法使用深度神经网络同时学习充电站数据的特征表示和簇的分配，通过将数据映射到隐层特征空间，迭代地优化聚类目标和重构损失，减少了误差传播的可能性；进一步使用最近邻算法对充电站用电量进行预测。本方法相比于以往的充电站用电预测方法，能够挖掘到数据的隐含特征，缩小搜索空间，具有更高的预测精度。
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公开(公告)号：CN110503251B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201910738748.4
申请日：2019-08-12
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏中堃数据技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于Stacking算法的非节假日负荷预测方法，包括以下步骤：S1、获取样本数据，包括电力系统用户短期负荷数据、气象数据和时间因素；S2、对S1获得的样本数据，做数据预处理，包括缺失值处理和标准化处理；S3、使用Stacking算法对S2已经处理好的样本数据进行负荷预测建模；S4、使用S3已经建好的模型对待预测点进行负荷预测；S5、使用平均绝对误差比率和准确度来评估该负荷预测模型的性能。本发明提供的一种基于Stacking算法的非节假日负荷预测方法，拥有良好的自学习能力和非线性表达能力，能够提升预测精度和扩大使用范围。
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