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公开(公告)号：CN106226723B
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201610547417.9
申请日：2016-07-12
IPC: G01R35/04
Abstract: 本发明公开了一种面向复杂非线性负载环境的电能计量模拟分析系统，所述系统包括：非线性负载模块，综合考虑节能灯、逆变器、变频器的运行特性，既可以实现单体负载的模拟，也可以实现负载的组合模拟；电源模块，模拟多种不同复杂条件下的电网电源工况；输电线路模块，模拟实际输电线路的参数，分析电力系统中输电线路对电能计量的影响；变压器模块，能够实现电压等级的变换和损耗的模拟；电能计量模拟模块，能够模拟不同原理、不同性能的电能计量装置，从而得到模拟的电能计量装置在不同模拟工况下测量时间内的电能值；以及电能计量误差分析模块，通过比较电能计量模拟值与电能计量标准值来分别计算多种不同复杂条件下的电能计量误差。
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公开(公告)号：CN106226723A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610547417.9
申请日：2016-07-12
IPC: G01R35/04
Abstract: 本发明公开了一种面向复杂非线性负载环境的电能计量模拟分析系统，所述系统包括：非线性负载模块，综合考虑节能灯、逆变器、变频器的运行特性，既可以实现单体负载的模拟，也可以实现负载的组合模拟；电源模块，模拟多种不同复杂条件下的电网电源工况；输电线路模块，模拟实际输电线路的参数，分析电力系统中输电线路对电能计量的影响；变压器模块，能够实现电压等级的变换和损耗的模拟；电能计量模拟模块，能够模拟不同原理、不同性能的电能计量装置，从而得到模拟的电能计量装置在不同模拟工况下测量时间内的电能值；以及电能计量误差分析模块，通过比较电能计量模拟值与电能计量标准值来分别计算多种不同复杂条件下的电能计量误差。
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公开(公告)号：CN105974219A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610221975.6
申请日：2016-04-11
CPC classification number: G06K9/6269 , G01R31/00 , G06K9/6256
Abstract: 本发明提供一种节能电器负荷类型的分类识别方法，通过判断当前节能电器的类型；获取单体节能电器的特征类中心向量；根据SVM算法得到SVM核函数；得到单体节能电器负荷类型中的单体节能电器训练集；根据AdaBoost算法识别单体节能电器的负荷类型，得到单体节能电器的单体节能电器训练模型：判断节能电器的类型；得到变工况负载辨识模型；将各个单体节能电器的单体节电器训练模型与变工况负载辨识模型结合，得到组合节电器训练模型。本发明提出的方法能够快速、准确地识别节能电器的负荷类型，改进电能计量算法以保证节能电器性能；为电能计量能够进行针对性的算法改进研究提供基础；进而保证了节能电器的运行稳定性及可靠性。
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公开(公告)号：CN105974219B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN201610221975.6
申请日：2016-04-11
Abstract: 本发明提供一种节能电器负荷类型的分类识别方法，通过判断当前节能电器的类型；获取单体节能电器的特征类中心向量；根据SVM算法得到SVM核函数；得到单体节能电器负荷类型中的单体节能电器训练集；根据AdaBoost算法识别单体节能电器的负荷类型，得到单体节能电器的单体节能电器训练模型：判断节能电器的类型；得到变工况负载辨识模型；将各个单体节能电器的单体节电器训练模型与变工况负载辨识模型结合，得到组合节电器训练模型。本发明提出的方法能够快速、准确地识别节能电器的负荷类型，改进电能计量算法以保证节能电器性能；为电能计量能够进行针对性的算法改进研究提供基础；进而保证了节能电器的运行稳定性及可靠性。
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公开(公告)号：CN106338708B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201610763650.0
申请日：2016-08-30
Abstract: 本发明涉及一种结合深度学习和递归神经网络的电能计量误差分析方法和系统，所述方法包括：采集影响电能计量误差因素的数据，根据所述数据建立数据存储和共享平台,并且对实际计量电能数据与理论电能数据进行初步计算得到电能计量初始误差；利用基于多变量决策树的专家评估模型和基于递归神经网络的误差评估模型分别对影响电能计量误差的各种因素数据与电能计量初始误差数据进行加权训练，分别得到所述模型下的最终电能计量误差；以及在上述两种模型对电能计量误差评估结果的基础上，基于AdaBoost的自适应集成学习模型，利用加权投票机制构建最终的电能计量误差评估分析模型，进行电网中电能计量误差的评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106443164B
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201610730242.5
申请日：2016-08-25
IPC: G01R22/06
Abstract: 本发明公开了一种电能分类计量过程中暂态与稳态事件的监测方法，适用于非侵入式负荷电能监测系统；准确监测暂态事件和稳态事件的起点，解决分类计量系统的识别精度、运算速度与管理效率等问题。本发明采用数据采集设备与虚拟仪器设计平台，采集用户侧的电压、电流信号，并计算功率值，形成功率序列。对采集的数据进行量化与中值滤波预处理，减轻尖峰噪声与孤立噪声点对暂态与稳态事件起点测量的影响。随后通过暂态事件起点计算方法求得暂态事件起点，通过稳态事件起点计算方法求得稳态事件起点，以判断负荷的运行状态。本发明具有精度高、易实现等特点，可用于智能电网的高级量测体系、电能需求侧管理等领域。
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公开(公告)号：CN107394781A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710648842.1
申请日：2017-08-01
Applicant: 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网天津市电力公司 , 常州中海电力科技有限公司
CPC classification number: H02J3/01 , H02J3/12 , H02J2003/007
Abstract: 本发明公开了一种用于模拟节能负荷特性的系统及方法，包括：直流电源，与母线电容为系统功率变换提供直流电压；电流检测模块，用于对节能负荷的实时电流进行检测，所述实时电流通过低通滤波模块得到的预设的节能负荷电流波形；输入模块，用于输入预设的节能负荷电流参数；系统控制模块，用于根据预设的节能负荷电流参数、实时电流和对应的直流电源的电压计算正弦脉冲宽度调制SPWM的控制占空比，并根据所述控制占空比控制功率变换开关模块的通断。本发明的系统具有输出精度高、响应速度快、效率高、各次谐波独立运行、使用简单等优点，针对不同特性负载的需求，只需改变输入的相位和幅值，即可得到需要的波形，避免了重复投资。
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公开(公告)号：CN105158725A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510524351.7
申请日：2015-08-24
IPC: G01R35/04
Abstract: 本发明提供一种基于多维影响量的电能表计量准确性评估方法，包括以下步骤，设计模型拓扑结构和初始化模型；获取电能表历史试验数据样本；计算模型输入层神经元输出；计算模型隐含层神经元输出；计算模型输出层神经元输出；计算模型网络对样本组评估偏差值得STDEV；调整模型内部神经元参数，直到满足精度要求，建立多维影响量下电能表计量性能模型；采集实际现场多维影响数据，对多维影响量下运行电能表计量准确性能进行评估。本发明无需对运行电能表新增试验测试，实现了对电能表历史试验数据的进一步挖掘利用和对多维影响量下电能表计量性能的准确评估。
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公开(公告)号：CN106503290B
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN201610829245.4
申请日：2016-09-18
Abstract: 本发明公开了一种基于偏最小二乘法‑支持向量机PLS‑SVM的通用单相谐波负荷建模方法，包括：将电压和负荷电流录波数据经过快速傅里叶变换FFT得到电压电流三角函数表达式；将所述电压电流三角函数表达式转换为Y＝ZX+μ的矩阵形式，从而建立基本负荷谐波模型；对所述母线电压矩阵X和负荷电流矩阵Y分别进行标准化处理得到数据X0和数据Y0；对所述数据X0和数据Y0进行至少一次偏最小二乘回归PLS主成分提取使协方差Cov(tm,um)最大，从而得到训练集样本数据{Xm(t),Ym(t)}；选择核函数对上述训练集样本数据{Xm(t),Ym(t)}进行支持向量机SVM算法分析并建立拉格朗日优化目标函数和拉格朗日方程；以及求解拉格朗日问题的约束因子参数α以及负荷参数矩阵Z建立通用单相谐波负荷模型并快速识别出负荷参数。
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公开(公告)号：CN105158725B
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201510524351.7
申请日：2015-08-24
IPC: G01R35/04
Abstract: 本发明提供一种基于多维影响量的电能表计量准确性评估方法，包括以下步骤，设计模型拓扑结构和初始化模型；获取电能表历史试验数据样本；计算模型输入层神经元输出；计算模型隐含层神经元输出；计算模型输出层神经元输出；计算模型网络对样本组评估偏差值得STDEV；调整模型内部神经元参数，直到满足精度要求，建立多维影响量下电能表计量性能模型；采集实际现场多维影响数据，对多维影响量下运行电能表计量准确性能进行评估。本发明无需对运行电能表新增试验测试，实现了对电能表历史试验数据的进一步挖掘利用和对多维影响量下电能表计量性能的准确评估。
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