-
公开(公告)号：CN114118244A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111375834.7
申请日：2021-11-19
申请人： 国网河南省电力公司营销服务中心 , 南京东博智慧能源研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于数据分析与深度学习的家用电瓶车异常充电辨别技术，属于电力数据分析领域，具体包括以下步骤：首先测量家用电瓶车充电过程中的电气特征量曲线，分析家用电瓶车的充电特征；采集居民用户智能电表数据，进行数据预处理，填补缺失值，删除异常值；根据用户电瓶车充电可疑名单对数据进行标签标定，分析正常与异常数据的特征，基于特征选择方法选取居民用电关键特征；基于电瓶车充电特征与居民用户数据进行辨识模型选择与设计；基于深度学习算法对家用电瓶车异常用电行为进行辨识。本发明充分利用关键特征数据进行家用电瓶车异常充电行为的检测，大大提高判别准确率，具有重要学术意义和工程实用价值。
-
公开(公告)号：CN117113272A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311028595.7
申请日：2023-08-16
申请人： 国网河南省电力公司营销服务中心
IPC分类号： G06F18/25 , G06F18/2135 , G06F18/2415 , G06F18/10 , G06F18/22 , G06N3/088
摘要： 本发明属于电能表检定数据上链数据规划技术领域，具体涉及电能表检定数据上链数据规划方法、装置和存储介质；电能表检定数据上链数据规划方法包括步骤：在上链前对电能表检定数据进行数据清洗；在上链前对清洗后的电能表检定数据进行数据降维；在上链前对降维后的电能表检定数据进行数据融合；电能表检定数据上链数据规划的装置，包括数据清洗模块、数据降维模块和数据融合模块：本发明提供一种基于区块链的电能表检定数据上链数据规划方法，以对电能表检定数据进行上链前的处理，通过对电能表检定数据在上链前对数据进行清洗、降维、融合，提高数据可用性，为上链存储提供数据支撑。
-
公开(公告)号：CN115934832A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211450322.7
申请日：2022-11-19
申请人： 国网河南省电力公司营销服务中心
IPC分类号： G06F16/27 , G06F16/2458 , G06F16/22 , G06Q40/04
摘要： 本发明属于计量试验检测数据可信共享技术领域，具体涉及基于区块链的计量试验检测数据可信共享方法；包括步骤1、确定适用于计量试验检测业务的区块链应用技术；步骤2、确定适用于计量试验检测业务的区块链技术架构及节点建设方案；步骤3、确定电能表检定数据的上链数据规划、对象和智能合约设计；本发明结合区块链应用技术的特点，对电力计量领域检定检测数据进行研究分析，利用溯源数据模型、智能合约将溯源数据存储到区块链上，实现试验检测数据可信溯源、上链存储,并设计基于区块链的去集中化统一命名方案对数据进行标识、对数据进行可信索引和转发可信校验，实现数据的可信共享。
-
公开(公告)号：CN113469836A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110635334.6
申请日：2021-05-28
申请人： 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司武汉分院 , 国网天津市电力公司 , 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国网河南省电力公司营销服务中心
摘要： 本发明公开了一种适用于非介入负荷辨识的自动化特征提取方法及系统，属于工业用户电力负荷用电监测与信号处理技术领域。本发明方法，包括：获取目标用电负荷设备侧非介入负荷的电压电流波形，根据电压电流波形确定目标用电负荷设备的启停标志时间点和稳定运行时的功率波动范围；根据启停标志时间点，确定启停前后预设时间内的时域及频域特征差值序列；确定疑似启停标志时间点前后预设时间内的时域及频域特征差值序列；选取相关系系数大于预设值的特征量作为辨识特征，并对辨识特征的参比系数进行设定；对设定参比系数的辨识特征，建立非介入负荷辨识的特征库。本发明可实现对目标设备在设定特征阈内辨识特征和对应参比系数的自动提取。
-
公开(公告)号：CN113281697B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110551763.5
申请日：2021-05-20
申请人： 国网河南省电力公司营销服务中心
摘要： 一种运行误差在线分析方法及系统，方法包括以下步骤：步骤1，采集同型号电表历史数据，形成数据集，通过神经网络训练，获得第一误差模型；步骤2，以台区线路结构构建第二误差模型；步骤3，以步骤1中的第一误差模型和步骤2中的第二误差模型按照权重构建运行误差模型；步骤4，配置第一误差模型权重和第二误差模型权重，获得运行误差模型；步骤5，使用步骤4获得的运行误差模型在线分析电表运行误差。本发明将内部参数随时间变化和外部固定损耗、线损等因素进行统筹考虑，扫描数据的方式获得配置权重的方法，能够动态地调节权重分配，解决了随着时间推移，两种误差模型在计算误差准确率上贡献度的不同的问题。
-
公开(公告)号：CN113435476A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110607030.9
申请日：2021-05-28
申请人： 国网河南省电力公司营销服务中心 , 中国电力科学研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司武汉分院 , 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国网上海市电力公司 , 国网天津市电力公司
摘要： 本发明公开了一种基于自学习神经网络的负荷辨识方法及系统，属于用电监测及信号处理技术领域。本发明方法，包括：在接入混合类型负荷的用户计量点处，采集用户的用电网络数据，针对用电网络数据生成负荷多维特征样本，并针对负荷多位特征样本构建用电网络的负荷特征空间；确定负荷特征空间中识别度最高的主成分特征指标；将主成分特征指标中的不同负荷特征输入自学习神经网络进行训练并学习，获取负荷辨识模型；将待识别的用电网络数据输入至负荷辨识模型中，通过负荷辨识模型对待识别的用电网络数据进行负荷辨识。本发明保证了已建立特征库用户的内部用电负荷状态辨识的有效性。
-
公开(公告)号：CN118568003A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410911686.3
申请日：2024-07-09
申请人： 国网河南省电力公司营销服务中心
摘要： 本发明属于用电信息采集技术领域，具体涉及用电信息采集系统异常数据修复策略的测试系统及方法；包括实时数字仿真设备、数据协议转换板卡、交换机、运行于工控机的虚拟电表、被测试的基于时序数据库的数据异常修复策略；实时数字仿真设备搭建仿真模型，其实时计算输出的各计量点电压电流打包为SV后经数据协议转换板卡、交换机后接入装有虚拟电表软件的工控机；虚拟电表将带有异常数据的数据文件按规定格式上送时序数据库，通过比对正常数据和修复后的数据，对数据修复策略进行验证；本发明通过虚拟电表模拟用电信息采集系统常见的各种异常，对用电信息采集系统异常数据识别及修复策略正确性进行充分、有效验证。
-
公开(公告)号：CN117046732A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202210489370.0
申请日：2022-05-06
申请人： 国网河南省电力公司营销服务中心 , 国网河南省电力公司 , 河南许继仪表有限公司
发明人： 侯慧娟 , 杨雷 , 华隽 , 王雍 , 郅擎宇 , 苏晨飞 , 朱惠娣 , 李梦溪 , 史三省 , 李冉 , 孔宏伟 , 冯海舟 , 黄伟杰 , 郭凯 , 高善顺 , 何小辉 , 霍刚 , 项立卫
IPC分类号： B07C5/00
摘要： 本发明实施例涉及一种拆回终端分拣系统及分拣方法，该系统包括CCD装置、终端测试装置和测试主机装置；所述CCD装置用于对待分拣终端进行拍照，以对所述待分拣终端进行初步分选；所述终端测试装置用于对初步分选后的待分拣终端配置分拣方案和进行通道测试；所述测试主机装置用于对待分拣终端进行终端测试。本发明实施例的技术方案，通过控制软件对整个分拣检测过程进行控制，通过标准化计量服务总线接口统一接入计量生产调度平台，实现拆回电能表检测方案和任务的接收、执行以及数据上传的全过程自动化和智能化。
-
公开(公告)号：CN112995326A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110263797.4
申请日：2021-03-10
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河南省电力公司营销服务中心
摘要： 本发明公开了一种智能电能表质量数据采集和上传方法及系统，方法包括：S1，采集工厂系统及其对应的工厂设备的数据；S2，通过工厂设备数据，验证工厂系统数据；S3，将验证后的工厂设备数据转换成网络应用层协议数据；S4，通过边缘计算节点将协议数据上报至质量数据采集平台。系统包括：依次连接的工厂端、数据采集网关及质量数据采集平台，工厂端包括工厂系统和工厂设备，数据采集网关包括采集设备、边缘计算节点，采集设备分别与工厂端和边缘计算节点连接，获取工厂系统和工厂设备的数据，并通过工厂设备采集的数据，验证工厂系统采集的数据，再将验证后的数据转换成网络应用层协议数据，通过边缘计算节点上报至质量数据采集平台。
-
公开(公告)号：CN112884000A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110056298.8
申请日：2021-01-15
申请人： 国网河南省电力公司营销服务中心 , 国网河南省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 一种基于数据挖掘的用电检查智能诊断方法及诊断系统，所述诊断方法包括以下步骤：1.采集用户的用电信息；2.对步骤1所采集的各数据源进行预处理；3.采用FCM聚类算法对步骤2预处理后的用电信息数据聚类分析得到典型负荷特征曲线；4.计算用户与典型负荷特征曲线间的相似度并筛选异常用电嫌疑用户；5.构造异常用电评价指标体系；6.利用模糊神经网络构建反窃电行为识别模型；7.使用步骤6所得的反窃电行为识别模型对窃电行为进行预测。所述诊断系统包括数据层、应用层、展示层三个层次。该方法与系统可以快速确定窃电异常用户的功能，加强查处异常用电行动保密性，实现隐蔽性查窃，极大提高低压查处窃电的效率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
15 条记录 (耗时 0.065 秒)
