-
公开(公告)号：CN113158134A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110372296.X
申请日：2021-04-07
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了非侵入式负荷辨识模型的构建方法、装置和存储介质，将负荷信号特征矩阵进行奇异值分解获得奇异值对角向量矩阵、左奇异值向量矩阵和右奇异值向量矩阵；保留所述奇异值对角向量矩阵中高于预设奇异值门限的奇异值；从左奇异值向量矩阵和右奇异值向量矩阵选取更新后的奇异值对角向量矩阵对应的左右奇异值向量，构建成新的左奇异值向量矩阵和新的右奇异值向量矩阵；确定新的左奇异值向量矩阵和新的右奇异值向量矩阵对应的克罗内克积并进行特征矩阵；将重构后的负荷信号特征矩阵输入到卷积神经网络模型进行训练。基于奇异值特征矩阵重构的方法对信号进行预处理，降低了数据的纬度，将数据特征进行重新分布，缩短训练时间，降低网络复杂度。
-
公开(公告)号：CN112564847A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011407832.7
申请日：2020-12-04
Applicant: 南京工程学院 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种电力大数据全光采集设备及采集方法，采集设备包括中心节点、N个传感节点组和云平台，所述传感节点组与中心节点通过光纤连接，所述中心节点通过以太网与云平台连接；每个传感节点组包括至少一个传感节点，若包含两个以上传感节点，所述传感节点之间通过光纤依次连接；N为大于等于1的整数。本发明基于光波波长和调制频率实现对海量传感器的寻址，采用全光形式实现对各类传感器数据的采集和传输，具有不受电磁干扰、安全、可靠的优点，可广泛应用于电力物联网和电力大数据采集中。
-
公开(公告)号：CN113158446A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110372297.4
申请日：2021-04-07
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京工程学院
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G01R31/00 , G01R21/06 , G06F111/06
Abstract: 本发明提供了非侵入式电力负载识别方法，采集负荷电压数据和电流数据并提取总正交电流谐波频谱特征；进行加窗预处理，获得加窗后的功率数据；基于生成的初始状态库确定所有负荷的初始状态；根据加窗后的功率数据和所有负荷的功率特征向量和谐波特征向量建立复合特征目标函数模型；基于各所有负荷的初始状态确定所述复合特征目标函数模型的参数初始值，求解所述复合特征目标函数模型获得电力负荷最优解。本发明将数据预处理和识别算法优化有效结合，利用原始数据加窗预处理和初始状态预判，降低了运算复杂度；利用负荷之间差异较大的正交电流谐波特征，优化特征模型，提高了用电场景下负荷识别准确度。
-
公开(公告)号：CN113158446B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202110372297.4
申请日：2021-04-07
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京工程学院
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G01R31/00 , G01R21/06 , G06F111/06
Abstract: 本发明提供了非侵入式电力负载识别方法，采集负荷电压数据和电流数据并提取总正交电流谐波频谱特征；进行加窗预处理，获得加窗后的功率数据；基于生成的初始状态库确定所有负荷的初始状态；根据加窗后的功率数据和所有负荷的功率特征向量和谐波特征向量建立复合特征目标函数模型；基于各所有负荷的初始状态确定所述复合特征目标函数模型的参数初始值，求解所述复合特征目标函数模型获得电力负荷最优解。本发明将数据预处理和识别算法优化有效结合，利用原始数据加窗预处理和初始状态预判，降低了运算复杂度；利用负荷之间差异较大的正交电流谐波特征，优化特征模型，提高了用电场景下负荷识别准确度。
-
公开(公告)号：CN113158134B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202110372296.X
申请日：2021-04-07
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京工程学院
IPC: G06F17/16 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了非侵入式负荷辨识模型的构建方法、装置和存储介质，将负荷信号特征矩阵进行奇异值分解获得奇异值对角向量矩阵、左奇异值向量矩阵和右奇异值向量矩阵；保留所述奇异值对角向量矩阵中高于预设奇异值门限的奇异值；从左奇异值向量矩阵和右奇异值向量矩阵选取更新后的奇异值对角向量矩阵对应的左右奇异值向量，构建成新的左奇异值向量矩阵和新的右奇异值向量矩阵；确定新的左奇异值向量矩阵和新的右奇异值向量矩阵对应的克罗内克积并进行特征矩阵；将重构后的负荷信号特征矩阵输入到卷积神经网络模型进行训练。基于奇异值特征矩阵重构的方法对信号进行预处理，降低了数据的纬度，将数据特征进行重新分布，缩短训练时间，降低网络复杂度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112564847B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202011407832.7
申请日：2020-12-04
Applicant: 南京工程学院 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种电力大数据全光采集设备及采集方法，采集设备包括中心节点、N个传感节点组和云平台，所述传感节点组与中心节点通过光纤连接，所述中心节点通过以太网与云平台连接；每个传感节点组包括至少一个传感节点，若包含两个以上传感节点，所述传感节点之间通过光纤依次连接；N为大于等于1的整数。本发明基于光波波长和调制频率实现对海量传感器的寻址，采用全光形式实现对各类传感器数据的采集和传输，具有不受电磁干扰、安全、可靠的优点，可广泛应用于电力物联网和电力大数据采集中。
-
公开(公告)号：CN112671097A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011386578.7
申请日：2020-12-01
Applicant: 南京工程学院 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明公开了一种非侵入式电力负荷数据采集存储一体化系统和方法，所述系统包括采集模块、数据存储模块、嵌入式处理器、数据分发模块和IO模组；采集模块，采集电力负荷数据；数据存储模块存储采集的数据；嵌入式处理器对采集得到的负荷数据进行分类识别和状态监测，实时动态地获取用户的电力负荷特征；数据分发模块将电力负荷数据分发至电力数据云端，电力部门通过对电力负荷数据进行处理，生成以用户为单位的电力负荷印记特征数据库；IO模组用于数据状态显示和操作设置。本发明通过和智能电表建立通信，自动获取电力负荷数据并进行实时处理。
-
公开(公告)号：CN118709000A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410731447.X
申请日：2024-06-06
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 刘梅招 , 李莉 , 顾颖程 , 李盛盛 , 夏飞 , 魏柳 , 刘凯 , 王沈亮 , 刘坤 , 谭晶 , 马洲俊 , 张子谦 , 于海平 , 涂金金 , 程环宇 , 宋玉 , 谢志 , 陈高峰 , 陈重尧 , 汤雷 , 朱昊 , 胡秋翔 , 葛国栋
IPC: G06F18/23213 , H02J3/00 , G06F18/22 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F17/15 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种低压配电网台区拓扑校核方法、系统、终端及介质，方法包括：获取待校核台区中用户的电压数据集；确定初始K值并选择初始聚类中心；使用一阶边缘检测Sobel算子作为卷积核，对电压数据集中其余样本数据与确定的各初始聚类中心进行卷积匹配的聚类，并根据当前聚类结果更新K值和聚类中心，以完成电压数据集中所有样本数据的初始聚类；以初始聚类中各簇类内样本数据的均值更新聚类中心，得到最终的聚类集合；基于聚类集合排查出待校核台区中错误的用户，并将发生错误的用户与其他台区内用户的电压数据进行聚类分析，以确定正确的户变关系，最终输出拓扑校核的结果。本发明有效提高了对低压配电网台区拓扑校核的准确度。
-
公开(公告)号：CN117076996A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310597240.3
申请日：2023-05-25
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司
Inventor： 许扬 , 谭晶 , 李莉 , 刘梅招 , 马洲俊 , 李盛盛 , 顾颖程 , 夏飞 , 王沈亮 , 刘坤 , 张子谦 , 魏柳 , 于海平 , 涂金金 , 程环宇 , 刘凯 , 宋玉 , 谢志 , 陈高峰 , 陈重尧 , 汤雷 , 许梦晗 , 朱昊 , 胡秋翔 , 葛国栋
IPC: G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H02J13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的电网量测中心多源数据校核方法及系统，包括：采集电路中的遥信数据和遥测数据并构建数据集，通过预处理模块对数据集中的数据进行预处理，将遥信数据和遥测数据分别转化为第一遥信嵌入矩阵和第一遥测嵌入矩阵；通过注意力交互模块获取第一遥信嵌入矩阵和第一遥测嵌入矩阵的之间数据关联，并将其分别转化为第二遥信嵌入矩阵和第二遥测嵌入矩阵；基于数据集对卷积神经网络进行训练得到校核模型；采集电路的实时遥测数据和遥信数据并通过预处理模块和注意力交互模块对其进行处理，并通过校核模型校核数据是否异常。本发明相较于传统数据校核而言更加高效准确，同时自动化程度高，可以降低人工成本。
-
公开(公告)号：CN116695113A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310591196.5
申请日：2023-05-23
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明提出了一种基于曲率判别的NURBS曲面激光熔覆轨迹规划方法，利用三维激光扫描仪对曲面型零件进行点云数据获取；对点云数据进行曲率划分和网格划分，根据各网格的平均曲率对网格中的点云数据进行精简处理，构建NURBS曲面模型；根据曲面曲率对模型进行切片，对于切片数据进行加工点的计算，采用激光枪头有效加工弓高误差求取熔覆加工点，通过分析曲面的微分几何特性得到加工点的法向矢量，进而得出激光枪头的位姿。在熔覆加工过程中，激光枪头与曲面型零件表面间存在加工距离，需要在法向上将零件表面的加工点进行适当的位移。本发明充分利用了零件曲面的特征，将零件曲面进行轨迹优化，能够为曲面型零件得到较好的熔覆层。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
67
records
(took 0.201 seconds)
