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公开(公告)号：CN109327242A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811271597.8
申请日：2018-10-29
Applicant: 国网北京市电力公司 , 国家电网公司 , 青岛东软载波科技股份有限公司
IPC: H04B3/46 , H04B3/54 , H04L12/721 , G01R25/00 , G01R29/26
Abstract: 本发明提供了一种电能表所属台区的识别方法及装置，该方法包括：根据目标电能表与目标电能表所对应的路由之间的第一测量值对目标电能表所属的台区进行识别，得到第一识别结果；根据目标电能表与目标电能表所对应的路由之间的第二测量值对目标电能表所属的台区进行识别，得到第二识别结果；根据第一识别结果和第二识别结果确定目标电能表所属的目标台区。通过本发明，解决了相关技术中电能表所属台区的识别效率较低的问题，进而达到了电能表所属台区的识别效率的效果。
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公开(公告)号：CN109327242B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN201811271597.8
申请日：2018-10-29
Applicant: 国网北京市电力公司 , 国家电网公司 , 青岛东软载波科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种电能表所属台区的识别方法及装置，该方法包括：根据目标电能表与目标电能表所对应的路由之间的第一测量值对目标电能表所属的台区进行识别，得到第一识别结果；根据目标电能表与目标电能表所对应的路由之间的第二测量值对目标电能表所属的台区进行识别，得到第二识别结果；根据第一识别结果和第二识别结果确定目标电能表所属的目标台区。通过本发明，解决了相关技术中电能表所属台区的识别效率较低的问题，进而达到了电能表所属台区的识别效率的效果。
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公开(公告)号：CN109326114A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811271612.9
申请日：2018-10-29
Applicant: 国网北京市电力公司 , 国家电网公司 , 青岛东软载波科技股份有限公司
IPC: G08C19/00 , H04B3/54 , H04B17/336
Abstract: 本发明提供了一种电力节点所属台区的划分方法及装置，该方法包括：测量待划分台区的电力节点之间的第一参数和第二参数；根据第一参数和第二参数确定电力节点之间的相似度；根据相似度对电力节点所属台区进行划分。通过本发明，解决了相关技术中电力节点所属台区的划分效率较低的问题，进而达到了电力节点所属台区的划分效率的效果。
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公开(公告)号：CN109361427B
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN201811279686.7
申请日：2018-10-30
Abstract: 本发明公开了一种模拟测试装置和方法。其中，该装置包括：模拟单元，用于模拟所述待检测台区的载波通信设备；控制单元，用于控制所述模拟单元，模拟所述待检测台区的载波通信，生成模拟参数；测试单元，与所述模拟单元相连，用于根据所述模拟参数，生成测试结果。本发明解决了无法对载波通信台区进行模拟测试的技术问题。
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公开(公告)号：CN112381258A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201911177015.4
申请日：2019-11-26
Abstract: 本发明实施例提供一种表计运行生命周期预测方法及装置，该方法包括：获取待测电表的目标生存概率；根据所述目标生存概率，从预设的生存曲线中，得到所述待测电表的生命周期值；其中，所述生存曲线是根据电表异常数据确定协变量，并根据Cox回归模型拟合得到，所述生存曲线为所述待测电表的生存概率与时间关系的曲线，所述异常数据包括异常历史数据和故障诊断数据。该方法能够充分考虑多个协变量之间的变化，协变量包含了生存状态相关的特征，从而能够准确刻画出电表的生存概率与时间关系的预设生存曲线。基于预设的生存曲线，根据给定的目标生存概率可到生命周期值。基于该方法，能够提升电表管理智能水平和工作效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112380759A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201911185780.0
申请日：2019-11-27
Abstract: 本发明实施例提供一种基于深度学习和CoxPH模型的智能电表寿命预测方法，该方法包括：将待预测电表的异常数据输入电表寿命预测模型，输出与所述待预测电表的异常数据对应的电表生存曲线，所述电表生存曲线为所述待预测电表的生存概率与时间关系的曲线；其中，所述电表寿命预测模型是基于电表异常样本数据以及预先确定的电表寿命标签和删失标签进行训练后得到的，电表寿命预测模型训练时的损失函数由CoxPH模型中的对数部分风险函数参与构成；基于所述电表生存曲线和预设的生存概率阈值，预测所述待预测电表的寿命。本发明实施例提供的方法，避免了现有技术的智能电表寿命的预测模型过于静态，提高了智能电表寿命预测的可靠性。
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公开(公告)号：CN112379325A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201911165993.7
申请日：2019-11-25
Abstract: 本发明实施例提供一种用于智能电表的故障诊断方法及系统，该方法包括：获取目标智能电表的设备物理信息；基于训练好的智能电表故障诊断模型，对所述目标智能电表的设备物理信息进行分析诊断，获取到所述目标智能电表的故障诊断结果；所述训练好的智能电表故障诊断模型是由样本设备物理信息，通过对贝叶斯网络进行训练得到的。本发明实施例基于贝叶斯网络构建用于智能电表的故障诊断模型，根据设备物理信息和故障检修数据之间的关联性，得到智能电表的故障类型，从而提高了智能电表故障诊断的准确率，为现场运维提供维修依据。
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公开(公告)号：CN108257374A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201711347306.4
申请日：2017-12-14
Abstract: 本发明公开了一种户变关系的识别方法和装置。其中，该方法包括：通信模块采集电力线上的第一电力信号和预设范围内中央协调器的第二电力信号；根据所述第一电力信号和所述第二电力信号确定第一特性参量；确定第一特性参量最高的第二电力信号对应的中央协调器为所述目标中央协调器；所述通信模块申请加入所述目标中央协调器对应的网络。本发明解决了现有技术中户变关系错误导致难以准确计算线损的技术问题。
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公开(公告)号：CN112380759B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN201911185780.0
申请日：2019-11-27
Abstract: 本发明实施例提供一种基于深度学习和CoxPH模型的智能电表寿命预测方法，该方法包括：将待预测电表的异常数据输入电表寿命预测模型，输出与所述待预测电表的异常数据对应的电表生存曲线，所述电表生存曲线为所述待预测电表的生存概率与时间关系的曲线；其中，所述电表寿命预测模型是基于电表异常样本数据以及预先确定的电表寿命标签和删失标签进行训练后得到的，电表寿命预测模型训练时的损失函数由CoxPH模型中的对数部分风险函数参与构成；基于所述电表生存曲线和预设的生存概率阈值，预测所述待预测电表的寿命。本发明实施例提供的方法，避免了现有技术的智能电表寿命的预测模型过于静态，提高了智能电表寿命预测的可靠性。
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公开(公告)号：CN109547064B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN201811279701.8
申请日：2018-10-30
Abstract: 本发明公开了一种台区识别系统。其中，该系统包括：至少两组可调衰减器；至少两个台区，不同的台区包括串联在载波通信介质上的一组可调衰减器；多个表箱，分组分布在不同的台区上，每个台区中包含的表箱接入对应的一个可调衰减器；前置机，每个可调衰减器分别接入前置机，用于控制可调衰减器；测试设备，与前置机连接，并接入不同的载波通信介质，用于发送测试对象的测试数据，并在全网重新上电之后，获取基于测试数据的测试结果，其中，测试数据用于模拟不同台区上的不同网络拓扑，以及不同台区之间的通信差异。本发明解决了现有技术采用人工现场测试的方式来测试台区识别功能，导致测试结果不准确的技术问题。
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