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公开(公告)号：CN112653762B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202011533820.9
申请日：2020-12-21
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司 , 江苏林洋能源股份有限公司
IPC: H04L67/125 , H04L67/1004 , H04L67/52 , G07F15/00
Abstract: 一种基于双芯智能电表的有序充电网络系统，该网络系统包括控制服务器、电网资源管理服务器、应用服务器、多个集中器以及智能电表，所述的智能电表分别配置给各汽车充电桩，所述的各智能电表分别与对应台区的集中器进行通信，所述的各集中器分别与控制服务器进行通信，所述的控制服务器分别与电网资源管理服务器、应用服务器的对应数据信号端进行通信。本发明的网络系统在不增加线路的情况下，只在原有电表网络中增加应用服务器和电网资源管理服务器，由控制服务器进行信息转发和资源配置；每个服务器都可以独立管理自己的信息，充分利用了分布式、方便加入节点，组网简单且利于实现。
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公开(公告)号：CN111597083B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202010441158.8
申请日：2020-05-22
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F11/22
Abstract: 本申请涉及一种智能终端的测试系统，包括测试控制设备和测试接口，测试接口的物理结构与智能终端的扩展模块接口的物理结构相适配，测试接口与扩展模块接口连接；测试控制设备，用于配置测试扩展模块，根据所配置的测试扩展模块通过测试接口向智能终端发送测试数据获取指令；测试数据获取指令用于触发智能终端通过扩展模块接口向测试接口发送与测试扩展模块对应的测试数据；测试接口，用于将智能终端发送的测试数据转发至测试控制设备；测试控制设备，还用于根据测试接口转发的测试数据，确定扩展模块接口的测试结果。本测试系统可以实现对智能终端的扩展模块接口的测试，提高测试效率。
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公开(公告)号：CN117609917A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311558220.1
申请日：2023-11-21
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/23 , G06F18/22
Abstract: 本申请涉及一种电力消耗节点的行业分类信息异常识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取各行业对应的行业用电模式信息和目标电力消耗节点的工作日电力负荷曲线；根据目标电力消耗节点的工作日电力负荷曲线与各行业对应的行业用电模式信息，确定目标电力消耗节点与各行业的用电模式相似度信息；根据用电模式相似度信息，确定针对目标电力消耗节点的行业匹配结果；在行业匹配结果表征匹配成功的情况下，根据行业匹配结果对应的行业分类信息与目标电力消耗节点在电力消耗节点信息管理系统中登记的行业分类信息，确定目标电力消耗节点的行业分类信息识别结果。采用本方法能够高效识别电力企业行业分类信息的异常。
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公开(公告)号：CN112367680B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202011210661.9
申请日：2020-11-03
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种基于智能电表的外部通信测试方法、装置、计算机设备和存储介质。通过获取智能电表中用于实现外部通信功能的待测试代码，并对待测试代码进行包括通道识别功能测试、串口功能测试和管道功能测试等测试，得到对应的测试结果，其中通道识别功能测试基于对待测试代码对通道的识别性进行，串口功能测试基于待测试代码对数据帧的测试进行，管道功能测试基于待测试代码对管道数据帧的测试进行；再根据测试结果，生成待测试代码对应的测试报告。相较于传统的通过黑盒测试的方法对智能电表进行测试，本方案通过对外部通信进行通道识别功能测试、串口功能测试和管道功能测试，从而可以实现提高智能电表外部通信的测试全面性的效果。
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公开(公告)号：CN116822702A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310508082.X
申请日：2023-05-06
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06Q10/0637 , G06Q10/067 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种碳排放预测方法、装置、计算机设备和存储介质。通过获取历史时间段内与用户关联的历史用电负荷数据、历史气象数据、历史经济数据和历史时间类型，以及获取在待预测时间段内的未来经济数据和未来时间类型，通过预测模型基于上述历史用电负荷数据、历史气象数据、历史经济数据和历史时间类型，以及未来经济数据和未来时间类型，输出待预测用户对应的预测结果，并根据预测结果确定待预测用户在待预测时间段内的碳排放量。相较于传统的基于投入产出和生命周期排放检测来确定碳排放量，本方案通过基于用户的历史相关数据和未来相关数据训练的预测模型，对用户未来时间的碳排放量进行预测，提高了碳排放量预测的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116150581A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310438107.3
申请日：2023-04-23
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种具有时空动态特征的电网碳排放信息生成方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取发电侧输入节点针对电力核算节点的输入电量信息和对应的碳排放转换信息，根据各输入电量信息和对应的碳排放转换信息，确定流入碳总量信息，根据碳总量信息和各输入电量信息，确定电力核算节点对应的碳排放转换信息，获取电力核算节点针对电网侧输出节点的输出电量信息，根据各输出电量信息和对应的碳排放转换信息，确定电力核算节点针对各电网侧输出节点的碳排放信息。采用本方法能够基于比例共享原则，并根据时间特征和空间特征，对电力核算节点发电侧和电网侧的碳排放核算信息进行动态的准确获取，提高碳排放核算信息的准确性。
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公开(公告)号：CN115147012B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211050619.4
申请日：2022-08-31
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06F30/27 , G06Q50/06 , G06Q50/26
Abstract: 本申请涉及电力环保数据处理技术领域，特别是涉及一种基于神经网络模型的碳排放量核算方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取企业发电作业数据，并构建碳排放量仿真模型；构建基于所述仿真碳排放量数据与所述发电作业数据的仿真数据集；建立基于神经网络的碳排放量核算模型并训练至收敛；构建校准数据集；基于校准数据集校准所述碳排放量核算模型，获取校准后碳排放量核算模型；通过校准后碳排放量核算模型获取企业碳排放量核算数据。采用本方法能够利用仿真数据训练出的碳排放量核算模型，针对企业的具体情况获取企业短周期的碳排放量数据。
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公开(公告)号：CN113358924B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202110485024.0
申请日：2021-04-30
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司 , 河南许继仪表有限公司 , 许继集团有限公司
IPC: G01R22/06
Abstract: 本发明公开了一种多线程双芯智能电表分时计量处理方法及装置，其中方法包括：建立分时计量APP线程，设定用于分时计量APP线程的互斥量；获取计量单元的第一实时电量数据和管理单元的第二实时电量数据及二者的电量数据差值；判断电量数据差值是否位于正常范围；如电量数据差值位于正常范围，则依据智能电表当前执行的费率时段和电量数据差值，更新智能电表的缓存数据，并释放互斥量；如电量数据差值位于非正常范围，则保持第二实时电量数据不变。通过管理单元获取计量单元时间间隔互斥量，并依据二者差值与预设阈值的比较结果，进行相应的同步操作，实现了双芯智能电表分时计量的有效容错，保障了高频、高效和高实时性的数据交互。
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公开(公告)号：CN115236394A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202211154361.2
申请日：2022-09-22
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种输电线路碳排放计量方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：通过电能计量装置采集输电线路的电能数据；获取所述电能计量装置的类型，根据所述电能计量装置的类型，确定所述电能计量装置的计量误差信息；根据所述计量误差信息对所述电能数据进行校正处理，得到校正后的电能数据；基于所述校正后的电能数据，确定所述输电线路的碳排放量。该方法通过对电能数据的校正，提高了电能数据的准确性，从而可提高基于电能数据确定的输电线路的碳排放量的精度。
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公开(公告)号：CN115147012A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202211050619.4
申请日：2022-08-31
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及电力环保数据处理技术领域，特别是涉及一种基于神经网络模型的碳排放量核算方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取企业发电作业数据，并构建碳排放量仿真模型；构建基于所述仿真碳排放量数据与所述发电作业数据的仿真数据集；建立基于神经网络的碳排放量核算模型并训练至收敛；构建校准数据集；基于校准数据集校准所述碳排放量核算模型，获取校准后碳排放量核算模型；通过校准后碳排放量核算模型获取企业碳排放量核算数据。采用本方法能够利用仿真数据训练出的碳排放量核算模型，针对企业的具体情况获取企业短周期的碳排放量数据。
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