一种智能网关测试系统
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    发明公开

    公开(公告)号:CN115695262A

    公开(公告)日:2023-02-03

    申请号:CN202211183053.2

    申请日:2022-09-27

    摘要: 本发明公开了一种智能网关测试系统。本发明包括:协议信息获取模块,用于获取协议信息;通信协议测试库模块,用于提供通信协议测试案例;测试匹配模块,用于根据协议信息匹配得到目标通信协议测试案例;规约配置模块,用于根据目标通信协议对智能网关进行协议配置;主控测试模块,用于接收测试指令,执行目标通信协议测试案例后生成案例报文信息;规约测试模块,用于接收案例报文信息,根据案例报文信息进行测试验证并得到数据返回消息;反馈模块,用于将数据返回消息发送至主控测试模块;目标配置模块,用于对智能网关的协议进行确认或者重配。本发明通过规约一致有效提高了智能网关对配电终端的测试效率和测试结果准确性。

    基于健康度评估的配电融合设备差异化运维方法及装置

    公开(公告)号:CN115545514A

    公开(公告)日:2022-12-30

    申请号:CN202211277036.5

    申请日:2022-10-18

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/06

    摘要: 本发明涉及配电检修技术领域,公开了基于健康度评估的配电融合设备差异化运维方法及装置。本发明建立配电融合设备的健康度评估指标体系,根据该体系运用模糊综合评价法计算出每个配电融合设备的健康度评分值,进而确定巡检策略,当有多台配电融合设备需要同时进行检修时,确定各需检修配电融合设备的扣分项并获取对应扣分值,根据健康度评分值和扣分值计算相应设备的实际评分值;根据实际评分值由低到高的顺序顺次设置各设备的检修次序;根据得到的检修次序列表和巡检策略构建差异化运维策略。本发明实现了对配电融合设备的健康度评估以及差异化运维策略的制定,该差异化运维策略考虑了设备故障故障停电影响等影响因素,更具备科学性和合理性。

    一种配电网故障行波识别方法、装置设备和存储介质

    公开(公告)号:CN115327302A

    公开(公告)日:2022-11-11

    申请号:CN202211130459.4

    申请日:2022-09-15

    IPC分类号: G01R31/08

    摘要: 本申请公开了一种配电网故障行波识别方法、装置设备和存储介质,方法包括:获取待分析配电网的待分析行波信号;对所述待分析行波信号进行变分模态分解,得到若干本征模态分量;从所述若干本征模态分量中,计算预设本征模态分量的峰度值;当所述峰度值大于预设阈值时,计算所述预设本征模态分量的瞬时Teager能量;根据所述瞬时Teager能量,确定所述待分析行波信号的故障发生时刻,以识别所述配电网的故障行波。能够较为准确地捕捉到故障行波波头时刻,解决了现有的行波波头检测方法难以在配电网中适用的技术问题。

    一种馈线自动化设备的构建方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN110334962B

    公开(公告)日:2022-10-14

    申请号:CN201910624631.3

    申请日:2019-07-11

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/06 H02J3/00

    摘要: 本发明公开了一种馈线自动化设备的构建方法,由于本申请在考虑一次设备对于配电网可靠性影响的基础之上,还考虑到了二次设备对于配电网可靠性的影响,使得最终计算出来的可靠性指标更加真实可靠,误差较小,且各个一次设备以及二次设备的故障率以及停电时间对于配电网可靠性的影响较强,利用故障率以及停电时间计算可靠性指标,能够进一步地提升可靠性指标的可靠性,减小误差,依据可靠性指标达到预设标准的待测配电网的结构对馈线自动化设备进行构建以及改造,有利于提升配电网的可靠性,减少停电时间,提升用户体验。本发明还公开了一种馈线自动化设备的构建装置及设备,具有如上计算方法相同的有益效果。

    一种配电网运行参数关键因素分析方法、系统以及设备

    公开(公告)号:CN111260255B

    公开(公告)日:2022-08-09

    申请号:CN202010104276.X

    申请日:2020-02-20

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了一种配电网运行参数关键因素分析方法、系统以及设备,包括:构建运行参数状态矩阵Y以及运行参数影响量矩阵X;构建关键因素参考矩阵以及关键因素分析矩阵B;分别求解关键因素分析矩阵的特征值集合λ(B)和关键因素参考矩阵的特征值集合计算所有影响因素的关键指数,构建关键指数序列并选取出关键因素;本发明实施例通过运行参数状态矩阵Y、运行参数影响量矩阵X从而构建关键因素参考矩阵以及关键因素分析矩阵B,基于运行参数与影响因素数据驱动,分析出多因素与运行参数的关联性,避免了模型分析方法的局限性,并且,本发明实施例能够在海量数据环境下准确量化分析变量数据与目标数据的关联性,避免了相关性分析出现偏差的问题。