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公开(公告)号：CN114219118B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202111229317.9
申请日：2021-10-21
Applicant: 国网新疆电力有限公司营销服务中心(资金集约中心、计量中心) , 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 , 大连理工大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/15 , G06F18/25 , G06F18/2132 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种D‑S证据理论的智能电表寿命预测方法及系统，其方法包括：步骤S1：对智能电表的样本集进行归一化处理，得到归一化智能电表样本集；步骤S2：定义智能电表的寿命区间范围；步骤S3：采用核‑费舍尔判别分析方法，对归一化智能电表样本集进行特征提取，得到特征向量；步骤S4：将特征向量分别输入卷积神经网络模型和长短时记忆神经网络模型，分别预测智能电表所属的寿命区间；步骤S5：利用D‑S证据理论，对两个网络模型预测得到的智能电表所属的寿命区间进行融合，获得最终智能电表的寿命预测结果。本发明公开的方法对智能电表数据进行归一化处理，简化数据处理流程；引入D‑S证据理论对两种网络模型输出结果进行融合，使得预测结果更为准确。
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公开(公告)号：CN119669837A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411431341.4
申请日：2024-10-14
Applicant: 国网新疆电力有限公司营销服务中心
IPC: G06F18/241 , G06F18/15 , G06F18/23213 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于Mask R‑CNN与k‑means算法结合的工业用户负荷辨识方法，本发明不仅可以指导节能措施，同时还可以帮助用户降低电费并提升电能利用效率。本发明包含：步骤S1：选取待测日n天，采集电器设备的每天M点负荷，构建信号数据样本，得到负荷特征集合，根据负荷特征，采集工业专变用户用电设备的负荷，构建信号数据样本，分析信号数据样本并根据采样频率设计算法滑动窗宽；步骤S2：以Savitzky‑Golay卷积平滑法拟合局部数据段，并对整体数据样本进行平滑处理；步骤S3：根据Savitzky‑Golay卷积平滑步骤S2平滑后的数据样本特点；步骤S4：对重构信号进行归一化处理；步骤S5：基于归一化的重构信号，构建负荷特征曲线图像；步骤S6：k‑means算法对时空分布特征进行聚类分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113359037A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110652603.X
申请日：2021-06-11
Applicant: 国网新疆电力有限公司营销服务中心(资金集约中心、计量中心) , 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 , 大连理工大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/378 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于BP神经网络的燃料电池故障诊断方法，首先对传感器采集的数据进行归一化处理，使其分布在[0,1]区间内；考虑到故障数据并不一定服从正态分布，引入Box‑Cox变换对数据进行正态化处理，采用线性判别分析对正态化数据进行特征提取以筛选故障特征，实现对故障数据的降维；将经过提取后的特征向量作为BP神经网络的输入层变量，燃料电池的故障类型作为输出层变量，引入“试探法”确定隐含层的最佳节点数，得到以故障类型为输出变量的诊断结果。
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公开(公告)号：CN118074333A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410204189.X
申请日：2024-02-23
Applicant: 国网新疆电力有限公司营销服务中心
Abstract: 本发明为一种双模通信系统的停电事件上报检测方法，属于双模通信检测技术领域，能够实现对通信单元停电事件上报针对性测试。停电事件上报检测方法包括组成不同的通信网络环境，通信单元的超级电容充电完毕，对网络中不同角色的通信单元进行停电事件上报检测和复电事件上报检测。通信网络环境有纯载波组网、纯无线组网和混合组网环境，通信网络中通信单元的角色有末端节点和中继节点。分析不同的组网环境下，通信单元作为中继节点对停电节点停电上报事件的转发与自身停电事件的上报情况及效率，检测模块质量。
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公开(公告)号：CN110535489B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201910731315.6
申请日：2019-08-08
Applicant: 国网新疆电力有限公司营销服务中心(资金集约中心、计量中心) , 国家电网有限公司
IPC: H04B3/46
Abstract: 本发明涉及抗干扰性能测试技术领域，是一种低压载波通信高频干扰信号的采集与播放系统，包括包括噪声信号采集装置、仿真模块、噪声信号电气柜和电能表柜；噪声信号采集装置包括采集耦合器和A/D采集卡，A/D采集卡噪声发送至仿真模块；仿真模块用于将噪声信号进行整合处理；噪声信号电气柜包括工控机、噪声输出控制模块和第一级放大器，电能表柜包括第二级放大器、A相耦合器、B相耦合器和C相耦合器等。本发明通过A/D采集卡采集用电环境现场的噪声数据，通过工控机中的噪声数据库存储噪声，经噪声输出控制模块将噪声信号在不同环境下进行播放，模拟实际噪声信号以达到真实还原现场特征台区噪声的目的，为低压载波电力通信降噪提供真实的噪声数据。
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公开(公告)号：CN114219118A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111229317.9
申请日：2021-10-21
Applicant: 国网新疆电力有限公司营销服务中心(资金集约中心、计量中心) , 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 , 大连理工大学
Abstract: 本发明涉及一种D‑S证据理论的智能电表寿命预测方法及系统，其方法包括：步骤S1：对智能电表的样本集进行归一化处理，得到归一化智能电表样本集；步骤S2：定义智能电表的寿命区间范围；步骤S3：采用核‑费舍尔判别分析方法，对归一化智能电表样本集进行特征提取，得到特征向量；步骤S4：将特征向量分别输入卷积神经网络模型和长短时记忆神经网络模型，分别预测智能电表所属的寿命区间；步骤S5：利用D‑S证据理论，对两个网络模型预测得到的智能电表所属的寿命区间进行融合，获得最终智能电表的寿命预测结果。本发明公开的方法对智能电表数据进行归一化处理，简化数据处理流程；引入D‑S证据理论对两种网络模型输出结果进行融合，使得预测结果更为准确。
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公开(公告)号：CN212160063U
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202020573426.7
申请日：2020-04-17
Applicant: 国网新疆电力有限公司营销服务中心(资金集约中心、计量中心) , 国家电网有限公司
Abstract: 本实用新型涉及自动化技术领域，是一种电能表自动校时装置，其包括校时控制单元、通信单元和采集多个电能表时钟信息的采集校时单元；采集校时单元与通信单元连接，通信单元与校时控制单元连接，通过通信单元进行采集校时单元与校时控制单元之间的双向通信。本实用新型结构合理而紧凑，使用方便，通过集中器、主站、通信单元和采集校时单元实现了自动采集电能表时钟信息及根据电能表时钟信息远程自动校表，无需工作人员带着很多设备去现场校时，减少了人力成本，提高了电能表校时的效率，提高了电网的自动化管理水平。
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