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公开(公告)号:CN106322693A
公开(公告)日:2017-01-11
申请号:CN201611007241.4
申请日:2016-11-16
Applicant: 国家电网公司 , 国网山西省电力公司吕梁供电公司
CPC classification number: Y02A50/241 , F24F2110/20 , F24F11/30 , F24F11/52 , F24F11/62 , F24F11/77 , F24F2110/10 , F24F2110/50 , F24F2110/70 , F24F2110/72 , G08B21/12 , H02J7/35
Abstract: 本发明属于节能通风的技术领域,具体涉及智能通风节能装置;解决的技术问题为:提供一种结构简单、使用方便,且节能环保的智能通风节能装置;采用的技术方案为:智能通风节能装置,包括数据采集模块、中央处理器、太阳能供电模块、报警装置、后台监控中心和连接排风扇的排风扇控制器,所述数据采集模块的输出端与中央处理器的输入端相连,所述太阳能供电模块、报警装置和排风扇控制器均通过继电器KJ1与所述中央处理器的输出端相连,所述中央处理器通过无线通信模块与后台监控中心相连;适用于电力领域。
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公开(公告)号:CN104180912A
公开(公告)日:2014-12-03
申请号:CN201410458558.4
申请日:2014-09-11
Applicant: 国网山西省电力公司太原供电公司 , 国家电网公司
IPC: G01K1/02
Abstract: 本发明涉及变电站设备触点温度分析预警技术,具体是一种变电站设备触点状态分析预警星型网络平台。本发明解决了现有变电站设备触点温度分析预警平台传输不稳定、传输可靠性差的问题。变电站设备触点状态分析预警星型网络平台,包括采集层、传输层、预警层;所述采集层的数目为两个;每个采集层均包括m个SAW温度传感器、m个法向小螺旋天线、一个螺旋臂偶极子天线、一个无线温度采集器;m个法向小螺旋天线与螺旋臂偶极子天线共同构成星型拓扑结构;所述预警层包括一个分析预警工作站、两路同轴电缆、一个声光报警器、一个蓝牙适配器、n个手机;n个手机与蓝牙适配器共同构成星型拓扑结构。本发明适用于变电站。
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公开(公告)号:CN104700546A
公开(公告)日:2015-06-10
申请号:CN201510162993.7
申请日:2015-04-08
Applicant: 国家电网公司 , 国网山西省电力公司太原供电公司
Abstract: 本发明涉及消防报警系统,具体是一种消防智能监控仪。本发明解决了现有消防报警系统不具有远程通讯功能的问题。一种消防智能监控仪,包括:单片机、烟雾传感器装置、消防水监测模块、湿度传感器、温度传感器、开关量传感器、信号开关控制模块、GPRS通讯模块、Wi-Fi通讯模块、UART模块、EEPROM模块、LCD显示屏、LED状态指示灯、功能按键和电源模块;所述单片机分别与烟雾传感器装置、消防水监测模块、湿度传感器、温度传感器、开关量传感器、信号开关控制模块、GPRS通讯模块、Wi-Fi通讯模块、UART模块、EEPROM模块、LCD显示屏、LED状态指示灯、功能按键、电源模块相连。本发明适用于消防。
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公开(公告)号:CN119557756A
公开(公告)日:2025-03-04
申请号:CN202411416014.1
申请日:2024-10-11
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网冀北电力有限公司
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/09 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗对比的电能表故障分类方法及系统。该方法包括:根据权重计算策略调整构造目标‑近邻样本组合的数量,得到目标‑近邻样本组合集;搭建神经网络,对构造的样本组合进行特征提取,对比目标样本与近邻样本,确定类别匹配程度,第一次得到目标样本的标签预测概率;基于生成对抗网络平衡少数类样本和多数类样本的数量,确定平衡数据集,基于所述平衡数据集训练神经网络二分类器,对测试集数据进行标签预测,通过神经网络二类分类器,第二次得到目标样本的标签预测概率;将两次得到的目标样本的标签预测概率按比例集成,得到待测样本的标签预测结果;基于待测样本的标签预测结果,对智能电表故障样本进行分类。
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公开(公告)号:CN116010875A
公开(公告)日:2023-04-25
申请号:CN202211530445.1
申请日:2022-12-01
Applicant: 国网重庆市电力公司营销服务中心 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种电表故障的分类方法、装置、电子设备及计算机存储介质,涉及电能计量技术领域,解决了目前存在难以判断电表故障类型,造成对电表故障处理不及时,故障处理效率低的问题。该方法包括:将输入数据集划分为二类样本集;建立类别差异约束流模型,分别利用二类样本子集对类别差异约束流模型进行训练,更新参数,得到每个故障类型对应的目标类别差异约束流模型;将二类样本集中每个样本子集输入到对应的目标类别差异约束流模型中,分别得到二类映射样本子集;确定初始分类器,对初始分类器进行训练,得到每个故障类型对应的目标分类器;获取测试样本,确定测试样本对应的故障类型。
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公开(公告)号:CN112562771B
公开(公告)日:2022-07-26
申请号:CN202011564817.3
申请日:2020-12-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G11C29/12
Abstract: 本发明实施例提出了一种基于邻域分区与隔离重构的磁盘异常检测方法,包括:收集磁盘SMART信息并筛选出有效的磁盘特征属性组成数据集,对其进行指数平滑处理得到磁盘训练集;多次随机采样训练集获得多个子训练集,在子集中以各点距其最近点的距离为半径构建磁盘特征隔离区域,将不属于任何区域的测试点作为全局异常;对于非全局异常的测试点,将其连续两个近邻点所在区域半径比作为该测试点在此区域的前异常值;包含测试点后重新构建区域,将测试点所处区域重构前后的半径比作为该测试点在此区域的后异常值;结合测试点所处所有区域的前后异常值得到异常分数,本发明实施例提供的技术方案,能有效提高异常磁盘召回率。
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公开(公告)号:CN114722947A
公开(公告)日:2022-07-08
申请号:CN202210383775.6
申请日:2022-04-12
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提出了一种基于近邻搜索分簇的电力调度监控数据异常检测方法,包括:将带正异常标签的电力调度监控历史数据作为训练数据集输入,通过计算样本之间的欧氏距离寻找异常样本在特征空间中的k个近邻;通过异常样本的近邻标签确定该样本是否为噪声或属于某个异常样本簇,并在该样本近邻中依次迭代搜索直到不再找到更多的属于该簇的异常样本;对分簇后的数据过滤噪声并计算每个簇中需要生成的异常样本数量,据此利用SMOTE线性插值在各个簇内合成新样本以平衡数据集;使用平衡后的数据集训练随机森林模型,以检测电力调度监控数据中的异常样本。本发明实施例提供的技术方案,能够提升电力调度监控数据异常检测的准确率。
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公开(公告)号:CN112163682B
公开(公告)日:2022-05-17
申请号:CN202011118535.0
申请日:2020-10-19
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提出了一种基于信息差异图模型的电力调度自动化系统故障溯源方法,包括:选取电力调度自动化系统告警前后的历史数据,通过k‑means算法获得聚类中心,将其作为区间划分的端点,每个区间的均值作为连续特征的离散化结果;计算电力调度自动化系统组件的信息熵和组件间的传递熵,建立有无告警段的信息相关矩阵,通过其变化率衡量告警前后的差异程度,并采用归一化技术获得信息差异矩阵;提取电力调度自动化系统告警信息变化较高的特征及特征间的交互信息,进一步构建双向图和节点自信息相结合的信息差异图模型,拟合故障程度指标进行故障程度排序。本发明实施例提供的技术方案,提高电力调度自动化系统故障溯源的性能。
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公开(公告)号:CN109262612B
公开(公告)日:2021-09-17
申请号:CN201811172573.7
申请日:2018-10-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于改进粒子群算法的欠驱动机械臂关节角寻优方法。包括:建立平面三自由度被动‑主动‑主动型(PAA型)欠驱动机械臂动力学模型;然后,针对具有非完整约束特性的欠驱动机械臂动力学模型,利用反演控制思想,将其降阶为两个被动‑主动型(PA型)子系统,并明确关节角与机械臂末端位置之间关系;最后,以欠驱动机械臂末端位置与目标位置差值为目标函数,基于粒子群算法的寻优原理,引入模拟退火的Metropolis接受准则和人工鱼群算法的拥挤度因子,求解到达目标位置所对应的最优关节角。根据本发明实施例所提出的技术方案,在欠驱动机械臂位置控制时,可以降低寻优算法陷入局部最优的概率并提高求解精度。
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公开(公告)号:CN113128913A
公开(公告)日:2021-07-16
申请号:CN202110529495.7
申请日:2021-05-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提出了一种基于反转信息熵动态集成的电力调度监控数据异常检测方法,包括:将电力调度监控历史数据划分为训练集和验证集,使用训练集训练一定数量的基分类器,基分类器的输出为输入数据属于正常类的概率;使用异常类标记方法将验证集中一部分历史数据标记为异常类;使用KNN算法从验证集中选择与待检测数据欧式距离较小的历史数据作为验证子集;使用基于反转信息熵的基分类器评价方法计算基分类器在验证子集中数据上的得分;使用基于无参数统计学假设检验的基分类器选择方法根据得分选择基分类器,平均所选基分类器的输出作为待检测数据的检测结果。本发明实施例提供的技术方案,能够降低电力调度监控数据异常检测的漏报率。
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