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公开(公告)号：CN111598727A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010716001.1
申请日：2020-07-23
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提出了一种基于码相位计数法提升智能变电站计量时钟同步的方法，通过测量模块提取出卫星时钟脉冲数据，由计时码字相位比较计算出相位控制字，微处理器对输入脉冲与晶振分频脉冲间的时延值进行了调整，提升计量时钟的准确性。晶振时钟的频率偏移采用直接频率测量和频率合成技术，将频率信号按照某一频点基准划分出不同频率成分的震荡，将高频率噪声成分识别出，依据采集输出频率与计数器数值计算频率控制字，由频率控制字实现多路分频，将频率误差识别出并滤除，达到校准时钟频率的效果，解决晶振时钟的频偏问题。利用FPGA方法实现相位与频率的校正功能，测量控制精准，易于实现，时钟同步信号提升到1.25ns，符合现场应用与产品开发需求。
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公开(公告)号：CN111596255A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010728912.6
申请日：2020-07-27
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明属于变电站计量技术领域，涉及一种强化学习算法的计量误差远程在线检测方法。误差检测与评估过程利用计量功率采集样本与标准电表值进行误差比较，优化标准化误差专家库数值；再利用Q-Learning函数强化学习算法构建电量不平衡的映射模型，对专家库更新数值指导Q迭代网络的初始值定义，通过实时采集的电量数据变化过程准确预测出下一时刻的电量值，实现电量值预测功能，并与专家库中标准值进行比差计算，获取平均预测误差值，当误差范围超出误差置信区间，则立即发出预警信息。本发明优势在可以远程测试计量系统整体误差，具有强自适应调整能力，符合误差产生的动态特性，评估结论准确，系统易于实现。
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公开(公告)号：CN111596255B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202010728912.6
申请日：2020-07-27
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明属于变电站计量技术领域，涉及一种强化学习算法的计量误差远程在线检测方法。误差检测与评估过程利用计量功率采集样本与标准电表值进行误差比较，优化标准化误差专家库数值；再利用Q‑Learning函数强化学习算法构建电量不平衡的映射模型，对专家库更新数值指导Q迭代网络的初始值定义，通过实时采集的电量数据变化过程准确预测出下一时刻的电量值，实现电量值预测功能，并与专家库中标准值进行比差计算，获取平均预测误差值，当误差范围超出误差置信区间，则立即发出预警信息。本发明优势在可以远程测试计量系统整体误差，具有强自适应调整能力，符合误差产生的动态特性，评估结论准确，系统易于实现。
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公开(公告)号：CN111797899A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010502448.9
申请日：2020-06-04
摘要： 本发明提出了一种低压台区kmeans聚类方法及系统。包括以下步骤：首先，依托用电信息采集系统，采集若干台区的相关电气特征参数，建立样本数据集；其次，采用主成分分析法对所述样本数据集进行特征提取，将高维数据集降维到低维数据集；然后，基于改进布谷鸟搜索的kmeans聚类算法对所述低维数据集进行聚类；最后，运用t-SNE方法对聚类结果进行降维三维分类结果显示。本发明相较于传统的kmeans聚类算法，减少了对于初始值的依赖，提高了低压台区聚类的准确性，为下一步进行典型台区的线损计算分析提供了技术支撑。
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公开(公告)号：CN111753699B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202010553871.1
申请日：2020-06-17
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/10 , G06T5/30 , G06F18/214 , G06F18/24
摘要： 本发明涉及一种直流充电桩数字计量准确度提升的方法。利用改进式稀疏自动编码方法将计量采样的瞬时功率值中的干扰信息识别出来，用数字形态探针去度量初步识别出来的干扰波形，再经过形态学的结构算子正反变换，能准确提取干扰功率值中掺杂的高斯白噪声功率、谐波与电流、电压波动功率分量的互干扰成分，根据干净的波形图中可识别到具体的幅值、频率、脉宽等特征参数，根据特征参数设定滤波电路设计方案，在不影响原值的情况下将干扰波形滤除。本发明方法应用在直流充电桩数字电能计量表中，以程序化形式嵌入电表原数据处理软件中，对采样的电能功率值新添数据去干扰功能，提升计量数据的准确性，也能保护充电设备的运行环境和使用寿命。
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公开(公告)号：CN111797899B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202010502448.9
申请日：2020-06-04
IPC分类号： G06F18/23213 , G06N3/006
摘要： 本发明提出了一种低压台区kmeans聚类方法及系统。包括以下步骤：首先，依托用电信息采集系统，采集若干台区的相关电气特征参数，建立样本数据集；其次，采用主成分分析法对所述样本数据集进行特征提取，将高维数据集降维到低维数据集；然后，基于改进布谷鸟搜索的kmeans聚类算法对所述低维数据集进行聚类；最后，运用t‑SNE方法对聚类结果进行降维三维分类结果显示。本发明相较于传统的kmeans聚类算法，减少了对于初始值的依赖，提高了低压台区聚类的准确性，为下一步进行典型台区的线损计算分析提供了技术支撑。
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公开(公告)号：CN111865845A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010502203.6
申请日：2020-06-04
IPC分类号： H04L25/02 , H04B7/0413
摘要： 本发明提供了一种MIMO用户检测与信道估计装置及方法，包括导频序列生成模块，信道估计模块，用户检测模块；所述导频序列生成模块使用单层复数全连接神经网络产生用户的导频序列，将导频序列分配并发送给基站所服务的用户，所述信道估计模块内置一个基于AMP算法形式的神经网络模型，以基站接收信号和已知导频序列为输入，以信道矩阵为输出，所述信道估计模块的输出端连接用户检测模块，所述用户检测模块以信道矩阵为输入，以用户活跃度向量为输出，得到用户检测的结果；本发明采用了基于AMP形式的神经网络进行信道估计，比普通的神经网络使用更少的参数，进而更易训练，比AMP拥有更高的准确度，收敛性，更低的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN111753699A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010553871.1
申请日：2020-06-17
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种直流充电桩数字计量准确度提升的方法。利用改进式稀疏自动编码方法将计量采样的瞬时功率值中的干扰信息识别出来，用数字形态探针去度量初步识别出来的干扰波形，再经过形态学的结构算子正反变换，能准确提取干扰功率值中掺杂的高斯白噪声功率、谐波与电流、电压波动功率分量的互干扰成分，根据干净的波形图中可识别到具体的幅值、频率、脉宽等特征参数，根据特征参数设定滤波电路设计方案，在不影响原值的情况下将干扰波形滤除。本发明方法应用在直流充电桩数字电能计量表中，以程序化形式嵌入电表原数据处理软件中，对采样的电能功率值新添数据去干扰功能，提升计量数据的准确性，也能保护充电设备的运行环境和使用寿命。
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公开(公告)号：CN112730984A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110344697.4
申请日：2021-03-31
申请人： 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于智能电表的低压配电网相位识别方法，该方法首先基于小波系数过滤原始电压波形高频分量，得到重构电压波形；然后基于重构电压波形时空特性提取配变变压器侧三相电压和用户侧单相电压的特征，根据不同特征形态，将特征分为四类并计算四类特征的显著性指标；最后基于特征序列计算用户特征与所在变压器特征的相似度并判断所属相位。该方法基于智能电表的量测电压数据，可以通过高频采样数据特征进行分析，提高了算法的准确率和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114172542A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111489758.2
申请日：2021-12-08
申请人： 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于HPLC技术的分钟级数据采集方法及其装置，应用于分钟级数据采集系统，所述分钟级数据采集系统包括采集主站、集中器、CCO实时维护模块、至少一个STA实时维护模块和至少一个电能表依次进行通信交互，且每个电能表与每个所述STA实时维护模块一一对应；包括以下步骤：为所述STA实时维护模块配置RTC时钟信息，判断是否支持分钟采集功能；所述CCO实时维护模块与所述STA实时维护模块同步所述RTC时钟信息，并启动分钟级采集任务；经过与集中器的节点信息和采集方案同步，使得CCO实时维护模块和STA实时维护模块的配置任务在通信通道能够保持一致，进而避免发生不必要的数据混乱，从而使STA实时维护模块实现分钟级采集任务。
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