一种分布式光伏监控系统

    公开(公告)号:CN115967348A

    公开(公告)日:2023-04-14

    申请号:CN202211545862.3

    申请日:2022-12-05

    IPC分类号: H02S50/00 H02J13/00

    摘要: 本申请涉及一种分布式光伏监控系统,应用于自动监控技术领域,其包括根据检测设备对工作设备进行实时检测,获取工作数据;根据光感设备检测光感强度,在预设的工作数据库中查找与所述光感强度对应的数据范围;若所述工作数据超过所述数据范围,则将所述工作数据以及对应的设备标号发送至管理员终端;在接收到工作指令时,根据所述工作指令控制对应的光伏电站。本申请根据工作指令控制对应的光伏电站,从而实时检测光伏电站的工作情况,进而根据工作数据以及光感强度判断出现异常的光伏电站,自动提醒工作人员对出现异常的光伏电站进行排查,以减少专业人员需要实时监控多处光伏电站的情况发生,减少了人力资源的浪费。

    一种基于数字孪生的电力电子电路运行监控系统

    公开(公告)号:CN116106721A

    公开(公告)日:2023-05-12

    申请号:CN202211555236.2

    申请日:2022-12-06

    IPC分类号: G01R31/28

    摘要: 本发明涉及电路监控技术领域,且公开了一种基于数字孪生的电力电子电路运行监控系统,包括主控箱、设置在使用电路上的开关控制模块以及用于采集电子电路运行信息的数据采集模块,主控箱与开关控制模块之间通过电源线双向电连接,开关控制模块与数据采集模块之间通过电源线单向电连接,数据采集模块与主控箱之间通过数据线单向电连接,由数据采集模块采集运行电路中的电流、电压以及温度,通过主控箱进行分析再由开关控制模块断开电路。该基于数字孪生的电力电子电路运行监控系统,解决了在电压、电流或者温度过大的情况下,电路会出现自燃等危险,致使电路受损,在维修完成之前需要将设备停运,影响设备的生产效率的问题。

    一种基于量子通信技术的电能分配传输优化方法

    公开(公告)号:CN115968032A

    公开(公告)日:2023-04-14

    申请号:CN202211555231.X

    申请日:2022-12-06

    摘要: 本发明涉及量子通信技术的电能分配技术领域,且公开了一种基于量子通信技术的电能分配传输优化方法,包括如下步骤:建立基站:建立接收信号基站和信号发基站与网络枢纽控制器;测试:检测各个基站之间连接的稳定性,并且调节各个基站之间的连接参数;抗干扰:设置干扰抑制预编码矩阵,本发明在使用时利用调节频率和调节发送幅度的方式,尽可能的降低外界的原因对传输效率的干扰,防止因外界干扰过大对传输造成影响,进而提高了各个基站之间传输的流畅性,本发明在使用时利用不同的电流调配的方式,可以降低一些传输所需的电流,降低了传输时所需的电流即可降低了整体设备的消耗,节省了对能源的消耗,进而提高了设备整体的环保性。

    一种防窃电预警数据分析方法
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115310982A

    公开(公告)日:2022-11-08

    申请号:CN202210339122.8

    申请日:2022-04-01

    摘要: 本发明涉及数据处理技术领域,具体地说,涉及一种防窃电预警数据分析方法。包括如下步骤:在移动式计算机终端设备内编写防窃电预警数据分析系统程序;载入包括但不限于状态估计、矩阵分解、数据挖掘、机器学习、博弈论、AI识别等的多种分析方法;将终端与电能数据采集设备连接;获取电能数据并分析归纳;选调方法来进行数据分析处理;根据分析结果制定相应的防窃电方案。本发明设计通过在移动式的计算机终端设备内设置分析系统,并载入多种数据分析方法,便于与多种不同的电力管理系统连接应用;通过对用电数据进行分析、匹配并调用适用的方法来进行窃电分析;可依据分析结果有针对性地定制相应的防窃电方案,从而减少窃电行为、保障用电安全。

    一种基于人工神经网络的窃电检测方法

    公开(公告)号:CN115983318A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202211553717.X

    申请日:2022-12-06

    IPC分类号: G06N3/02 G01R31/00 G06N20/10

    摘要: 本发明涉及窃电检测技术领域,尤其涉及一种基于人工神经网络的窃电检测方法。本发明通过可以对每个用电用户建立模型,并对比变压器测量装置获得区域的总用电量和智能电表获得区域内每个用户的用电量之和,从而根据数值判断该区域是否存在用户窃电,并通过多重支持向量机对对应的用户进行用电模拟与定时实时检测,从而快速找出数据异常的点,基于人工神经网络,具有较强的学习能力,可以根据每个用户的历史用电数据建立对应的数据模型,且通过多重支持向量机的不间断多次检测,提高数据判断的准确性与精确性,从而降低对窃电行为的误判的可能,适用性强,满足了人们在进行窃电检测的使用需求。