一种通信模块检测系统
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113884801A

    公开(公告)日:2022-01-04

    申请号:CN202111021950.9

    申请日:2021-09-01

    IPC分类号: G01R31/01

    摘要: 本发明提供一种通信模块检测系统。该通信模块检测系统包括:上料模块将待检测通信模块从仓库中取出,并将待检测通信模块与第一工件托盘信息绑定;性能测试模块对待检测通信模块进行性能测试,将性能测试结果上传至检测流水线模块;下料模块用于根据性能检测结果对第一工件托盘中的通信模块进行分类,对分类结果为合格的通信模块进行标识,将分类结果上传至检测流水线模块,并将装有标识后通信模块的料箱通过输送模块输送至仓库;检测流水线模块用于接收MDS系统下发的检测任务,并将每一个通信模块的性能测试结果上传至MDS系统。本发明能够提高检测通信模块的可靠性。

    一种电能表故障识别方法

    公开(公告)号:CN112036725B

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN202010860367.6

    申请日:2020-08-24

    摘要: 本发明涉及一种电能表故障识别方法,其包括抽取电能表档案数据、检定结论数据、运行电压、电流、电量、异常事件数据、拆回批次数据、天气数据特征,构建档案数据类指标、异常数据类指标、电能表示值数据类指标、天气数据类指标;对上述指标的数据特征进行最大值最小值归一化处理,并利用随机森林模型选择对电能表重要程度较高的前N个数据特征;利用XGboost算法建立电能表故障识别模型,对电能表故障概率进行识别,判断电能表是否会发生故障;本发明能及时发现发生故障的电能表,提醒业务人员检修,避免被动检修造成的电网和用户损失,且仅对用电信息采集系统和气象系统中的数据进行分析,就能对电能表故障进行评估,无需额外设备投资。

    一种电能表故障识别方法

    公开(公告)号:CN112036725A

    公开(公告)日:2020-12-04

    申请号:CN202010860367.6

    申请日:2020-08-24

    摘要: 本发明涉及一种电能表故障识别方法,其包括抽取电能表档案数据、检定结论数据、运行电压、电流、电量、异常事件数据、拆回批次数据、天气数据特征,构建档案数据类指标、异常数据类指标、电能表示值数据类指标、天气数据类指标;对上述指标的数据特征进行最大值最小值归一化处理,并利用随机森林模型选择对电能表重要程度较高的前N个数据特征;利用XGboost算法建立电能表故障识别模型,对电能表故障概率进行识别,判断电能表是否会发生故障;本发明能及时发现发生故障的电能表,提醒业务人员检修,避免被动检修造成的电网和用户损失,且仅对用电信息采集系统和气象系统中的数据进行分析,就能对电能表故障进行评估,无需额外设备投资。

    一种适配多标准电能表的检定方法及装置

    公开(公告)号:CN118795407A

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202411039002.1

    申请日:2024-07-31

    IPC分类号: G01R35/04

    摘要: 本申请提供一种适配多标准电能表的检定方法及装置,涉及电能表检定技术领域。该方法包括:采集目标电能表的正面图像和运行数据,正面图像上包括电能表的显示屏、铭牌和封印,运行数据包括电能表的电压数据、电流数据和功率因数;根据目标电能表的正面图像上的显示屏、铭牌和封印的位置,确定目标电能表的版本;根据目标电能表的电压数据,确定目标电能表的电能表类型,电能表类型包括单相表、三相三线表和三相四线表;基于目标电能表的版本和电能表类型以及目标电能表的运行数据,确定目标电能表的检定结果,检定结果包括合格和不合格。本申请能够实现不同标准的电能表一致性的检定,并提高电能表的检定准确性和检定速率。

    智能电能表故障预测方法及装置
    8.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117741546A

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202311512902.9

    申请日:2023-11-14

    IPC分类号: G01R35/04 G06Q10/20 G06Q10/04

    摘要: 本发明提供一种智能电能表故障预测方法及装置,属于智能电能表领域。该方法包括:获取智能电能表的至少一个目标影响因素的监测值;判断各个目标影响因素的监测值是否超标,并记录监测值超标的各个目标影响因素对应的超标时长;根据超标的各个目标影响因素的监测值和超标时长,计算智能电能表中的多个关键元器件对应的累计退化值;判断各个关键元器件对应的累计退化值是否达到各个关键元器件对应的预设阈值,若存在退化值达到对应的预设阈值的关键元器件,则将其确定为目标关键元器件,并预测目标关键元器件发生故障。本发明能够解决智能电能表故障预测的精准度不高的问题。

    一种基于AI的自动化系统的信息安全态势感知系统

    公开(公告)号:CN116596121A

    公开(公告)日:2023-08-15

    申请号:CN202310422244.8

    申请日:2023-04-19

    摘要: 本发明公开了一种基于AI的自动化系统的信息安全态势感知系统,包括采集模块,所述采集模块用于采集用户的用电数据;数据传输模块,所述数据传输模块用于实现数据的传输;处理模块,所述处理模块和采集模块通过数据传输模块连接,通过处理模块对采集的用户用电数据进行处理;态势感知模型构建模块,所述态势感知模型构建模块用于构建态势感知模型;导入模块,所述导入模块分别与处理模块、态势感知模型构建模块连接;本发明的有益效果是:态势感知模型进行感知,感知到风险,并超过阈值从而进行告警,告警后通过数据传输模块传输给工作人员,便于及时进行维护;工作人员可以在监控中心随时了解情况,以便及时处理。