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公开(公告)号:CN117421377A
公开(公告)日:2024-01-19
申请号:CN202311442240.2
申请日:2023-10-31
IPC分类号: G06F16/28 , G06F16/22 , G06F16/2453 , G06F16/215
摘要: 本发明公开了一种能源场站的数据处理方法、装置、设备及介质,该能源场站的数据处理方法,包括:采集能源场站中能源设备的运行数据;基于预先建立的设备分类标准,为运行数据确定所属的设备类别;根据能源设备的硬件信息以及能源设备的运行数据,为设备类别生成至少一个特征值;将至少一个特征值作为设备类别的设备信息,生成设备类别的信息特征表;根据信息特征表生成运行数据的标准数据。通过上述技术方案,避免了同一能源设备的多源数据分散存储的问题,提高了数据的查询效率。
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公开(公告)号:CN113139701B
公开(公告)日:2024-01-19
申请号:CN202110548437.9
申请日:2021-05-19
申请人: 中能融合智慧科技有限公司
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q30/0201 , G06Q30/0202 , G06Q50/06
摘要: 本申请公开了一种基于层次分析方法的区域内能源健康度评价方法,涉及层次分析方法,层次分析法是将一个复杂的问题分解成各个组成因素,并将这些组成因素按照支配关系分层,从而建立一个清晰的递阶层次结构,在同一层次上,通过两两对比的方式,确定层次中各因素的相对重要性,并用相对标度将判断标量化,逐层建立相应的判断矩阵,最后通过求解判断矩阵的最大特征值所对应的归一化特征向量,以确定各因素的权重系数。
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公开(公告)号:CN114844927B
公开(公告)日:2023-07-25
申请号:CN202210574459.7
申请日:2022-05-24
申请人: 中能融合智慧科技有限公司
摘要: 本发明提供一种分布式光伏场站数据采集系统、电子设备及存储介质,其中,系统包括:终端设备与边缘侧采集模块连接,边缘侧采集模块通过MQTT数据链路与中心侧数据接收系统连接;边缘侧采集模块为数据采集设备,采集终端设备的数据,并对采集的数据进行处理,再将处理后的数据发送给中心侧数据接收系统;中心侧数据接收系统将边缘侧采集模块发送的数据进行数据转译解析,再将转译解析的数据存储。MQTT数据链路用于中心侧数据接收系统与边缘侧采集模块之间以消息订阅和发布模式进行信息交互的通路。本发明提出的方案,通过云边协同的方式,标准化边缘侧采集模块,通过中心侧数据接收系统的配置服务,实现边端采集的标准化。
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公开(公告)号:CN115262825A
公开(公告)日:2022-11-01
申请号:CN202211043531.X
申请日:2022-08-29
申请人: 中能融合智慧科技有限公司
摘要: 本申请公开了一种云边协同直流微网显示幕墙系统,包括显示模块、控制模块、充放电模块以及光伏电池组,其中显示模块与控制模块通信连接,所述充放电模块与所述控制模块通信连接,所述光伏电池组与充放电模块电连接;光伏电池组,用于接收太阳光并转换为电能;充放电模块用于接收光伏电池组发出的电能并整流处理后为所述控制模块和显示模块供电;控制模块用于接收控制信号并将处理后的控制信号发送至显示模块;显示模块响应于所述控制模块的信号用于显示所述控制模块传输的数据。本申请具有配合云端控制,实现灵活控制单个或多块幕墙形成组合显示,甚至可以进行整个城市幕墙显示管理,进而实现将光伏发电与楼宇显示结合,形成光伏建筑一体化。
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公开(公告)号:CN114844927A
公开(公告)日:2022-08-02
申请号:CN202210574459.7
申请日:2022-05-24
申请人: 中能融合智慧科技有限公司
摘要: 本发明提供一种分布式光伏场站数据采集系统、电子设备及存储介质,其中,系统包括:终端设备与边缘侧采集模块连接,边缘侧采集模块通过MQTT数据链路与中心侧数据接收系统连接;边缘侧采集模块为数据采集设备,采集终端设备的数据,并对采集的数据进行处理,再将处理后的数据发送给中心侧数据接收系统;中心侧数据接收系统将边缘侧采集模块发送的数据进行数据转译解析,再将转译解析的数据存储。MQTT数据链路用于中心侧数据接收系统与边缘侧采集模块之间以消息订阅和发布模式进行信息交互的通路。本发明提出的方案,通过云边协同的方式,标准化边缘侧采集模块,通过中心侧数据接收系统的配置服务,实现边端采集的标准化。
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公开(公告)号:CN113139701A
公开(公告)日:2021-07-20
申请号:CN202110548437.9
申请日:2021-05-19
申请人: 中能融合智慧科技有限公司
摘要: 本申请公开了一种基于层次分析方法的区域内能源健康度评价方法,涉及层次分析方法,层次分析法是将一个复杂的问题分解成各个组成因素,并将这些组成因素按照支配关系分层,从而建立一个清晰的递阶层次结构,在同一层次上,通过两两对比的方式,确定层次中各因素的相对重要性,并用相对标度将判断标量化,逐层建立相应的判断矩阵,最后通过求解判断矩阵的最大特征值所对应的归一化特征向量,以确定各因素的权重系数。
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