用电数据采集方法及装置
    41.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117528288A

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202311425569.8

    申请日:2023-10-30

    Abstract: 本发明提供一种用电数据采集方法及装置,属于数据采集领域。该方法包括:获取预设区域内各台区的台区特性,并基于台区特性对预设区域进行区域划分,得到至少一个虚拟采集区域;对虚拟采集区域内的所有表计进行网络划分,得到至少一个虚拟网络;分别控制虚拟采集区域内各台区的采集终端进行有线数据采集,对应得到第一用电数据;当第一用电数据缺失时,控制虚拟网络内的表计进行无线数据采集,对应得到第二用电数据。本发明能够有效提高农村地区台区的数据采集成功率。

    一种分布式光伏接入保护设备
    43.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117498791A

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202311510542.9

    申请日:2023-11-14

    Abstract: 本发明提供一种分布式光伏接入保护设备。光伏接入保护设备包括:箱体和元件安装板,元件安装板设于箱体内;元件安装板上设有电机和散热风扇,电机用于带动散热风扇转动;元件安装板上设有分布式光伏的电器元件;箱体的底板设有多个第一散热孔;底板外侧通过第一弹性装置连接有散热密封板;在第一弹性装置呈第一状态时,散热密封板与底板贴合,且散热密封板覆盖多个第一散热孔;在第一弹性装置呈第二状态时,散热密封板与底板存在间隙,且间隙的大小与散热风扇的风力相关。本发明能够通过散热风扇转动使散热密封板与底板存在间隙进一步提高保护设备的散热效果。

    台区户变关系识别校验方法及装置

    公开(公告)号:CN117454321A

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202311418550.0

    申请日:2023-10-27

    Abstract: 本发明提供一种台区户变关系识别校验方法及装置,属于配电台区关系识别领域。该方法包括:基于台区中每个分支节点的第一特征电压序列和每个台区用户的第二特征电压序列确定各个分支节点和各个台区用户的第一对应关系;基于各个第一特征电压序列和台区中各个变压器的用电电压值确定各个变压器与每个分支节点的第二对应关系;根据第一对应关系和第二对应关系构建变压器‑分支节点‑用户的当前关系数据库,根据当前关系数据库对历史关系数据库进行差异识别;按照识别到的差异用户对应的第二特征电压序列的采集时间注入校验信号,根据分支节点和变压器对校验信号的识别结果更新当前关系数据库。本发明能够提高台区户变关系识别的效率和准确率。

    电能表计时钟、通信与计量误差的联合校验方法及装置

    公开(公告)号:CN118501799A

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410720664.9

    申请日:2024-06-05

    Abstract: 本发明提供一种电能表计时钟、通信与计量误差的联合校验方法及装置,属于电能表计校验技术领域。该方法包括:获取目标电能表计的冻结曲线、第一召测曲线和第二召测曲线;其中,冻结曲线为目标电能表计在预设时段的计量数据‑时间曲线,第一召测曲线为目标电能表计在预设时段前移预设计时误差的计量数据‑时间曲线,第二召测曲线为目标电能表计在预设时段后移预设计时误差的计量数据‑时间曲线;基于第一召测曲线和第二召测曲线确定召测曲线区间;将冻结曲线和召测曲线区间进行比较,并基于比较结果确定目标电能表计的时钟、通信与计量误差的联合校验结果。本发明能够在表计数据合适和通信延迟核实过程中,同步完成时钟校验。

    台区线损实时预测方法及装置
    50.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118427707A

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202410392187.8

    申请日:2024-04-02

    Abstract: 本发明适用于电力系统技术领域,提供了一种台区线损实时预测方法及装置,该台区线损实时预测方法包括:基于预先构建的线性回归模型预测目标台区在待预测时刻的第一线损,线性回归模型基于目标台区在历史时段的历史数据构建得到;利用训练过的多个非线性基模型对第一线损的残差进行预测,得到多个残差预测值;基于多个残差预测值和每个非线性基模型对应的融合权重,确定第一线损的融合残差值;其中,每个非线性基模型对应的融合权重为基于每个非线性基模型的预测值与真实值的偏差确定的;基于第一线损和融合残差值,确定目标台区在待预测时刻的第二线损。本发明能够实时准确地对新型台区的线损进行预测。

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