一种数字化台区多源异构通信路由系统以及方法

    公开(公告)号:CN113965821A

    公开(公告)日:2022-01-21

    申请号:CN202111061081.2

    申请日:2021-09-10

    摘要: 本发明提供一种数字化台区多源异构通信路由系统以及方法,包括:顺序连接的主站,通讯路由器,采集器与采样装置;所述通讯路由器包括:微处理器、RS232串口、4G模块、USB接口、HPLC模块、LED指示灯、存储模块以及电源管理模块;所述RS232串口、4G模块、USB接口、HPLC模块、LED指示灯、存储模块以及电源管理模块均同微处理器电连接。本发明解决了传统集中器数据的传输效率不高、数据采集频度低、多个模块组装复杂的问题,本发明中数据传输效率高,速度快,集成度高、体积小巧,相比于过去采用的集中器,极大的提高了数据传输效率和数据传输的稳定性。

    一种低压配电网台区拓扑识别方法和系统

    公开(公告)号:CN111030097B

    公开(公告)日:2021-09-14

    申请号:CN201911263075.8

    申请日:2019-12-11

    IPC分类号: H02J3/00

    摘要: 本发明公开了一种低压配电网台区拓扑识别方法和系统,台区中心节点通过三相供电线路A、B和C相向本台区所有节点发送中心节点识别信号,台区内各分支节点和叶节点接收识别信号并解析;各分支节点分别逐层向各个下级节点发送分支节点识别信号,分支节点的下级节点接收识别信号并解析;分支节点和叶节点将解析得到上级节点的ID标识和相序标识以及本节点标识信息回传给台区中心节点;台区中心节点抄读并解,获得低压台区拓扑结构。本发明将识别信号同步耦合至三相供电线路A、B和C相,避免了现有技术采用单相发送拓扑识别信号而引起的相线之间的串扰,同时三相同时发送识别信号提高了低压台区拓扑识别的效率。

    基于纠错码的自适应丢包恢复方法、计算设备及存储介质

    公开(公告)号:CN110855400A

    公开(公告)日:2020-02-28

    申请号:CN201911201926.6

    申请日:2019-11-29

    IPC分类号: H04L1/00 H04L1/16

    摘要: 本发明公开了基于纠错码的自适应丢包恢复方法、计算设备及存储介质,该方法包括如下步骤:A.构建数据传输的网络环境模型;所述网络环境模型包括网络模型、网络中的数据传输模型和传输时延模型,所述网络模型还包括接收端成功解析数据的概率;B.结合网络传输过程中的丢包恢复问题的目标函数及约束条件,通过基于里德-所罗门编码的启发式算法实时自适应调整数据传输的冗余率,以使接收端的数据传输时延最小;C.根据数据流的反馈数据包,采用网络状况探测算法对网络状况进行估计,以根据端到端之间的反馈信息对网络的状况进行快速探测。本发明可在网络环境发生变化时,快速准确的调整数据传输的冗余率,从而对数据传输的时延进行有效的降低。

    一种台区户变关系自动识别模型和方法

    公开(公告)号:CN102654544A

    公开(公告)日:2012-09-05

    申请号:CN201210162707.3

    申请日:2012-05-24

    IPC分类号: G01R31/00

    摘要: 本发明公开一种台区户变关系自动识别模型和方法,该模型包括发送模块和接受模块,发送模块安装在待测配变低压出线侧,通过RS485连接配变表,读取配变表表号,并将该表号以载波方式发送出去;接收模块安装在采集终端附近,通过RS485连接采集终端,接收并存储发送模块发送的表号;方法为用电信息采集主站读取接收模块接收并存储的发送模块发送的表号,建立采集终端与配变对照关系,根据采集终端电表关系匹配计算台区户变关系,得到初步识别结果,然后根据初步识别结果计算台区每日或月的线损率,验证识别结果的正确性;本发明自动理清低压台区户变隶属关系,提高电力营销系统中户变关系档案的准确性。

    一种基于多类型特征交互的云端协同非介入负荷辨识方法

    公开(公告)号:CN112560909B

    公开(公告)日:2022-06-24

    申请号:CN202011399294.1

    申请日:2020-12-04

    IPC分类号: G06V10/77 G06V10/764 G06K9/62

    摘要: 本发明公开一种基于多类型特征交互的云端协同非介入负荷辨识方法,以电力负荷为研究对象从负荷特征入手,非介入负荷辨识终端基于高频采样,提取有功功率、无功功率、三次谐波和二次谐波,构建终端负荷特征库,进行家庭电器辨识并将无法确定类别的电器的时空特征上送云端;其次云端辨识能力提升,构建包含固有特征、时空特征及统计特征组成的云侧历史特征库;最后构建云端闭环升级机制,云侧将差异性特征回送终端完善终端电器特征库,综合实现不确定电器细化识别能力提升。引入多类型特征交互的云端协同负荷辨识模式,应用轻量级邻近辨识方法,基于云端协同可以进一步提高辨识电器细粒度和精度,对于辨识特征相近的电器具有良好的辨识准确性。