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公开(公告)号：CN111861786B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202010539948.X
申请日：2020-06-12
Applicant: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 浙江大学 , 国网浙江省电力有限公司台州供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/20 , G06F18/2431 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于特征选择和孤立随机森林的专变窃电识别方法，涉及电力运维领域。目前窃电识别使用的信息中无专变行业，影响正确率。本发明首先采集了区域范围内一个行业的专变用户一年的日用电量数据；接着计算该行业用户集的用电特征，包括年/月用电方差，月用电增长率，月负载率，月峰谷差等，建立特征集矩阵；然后使用Relief过滤式特征选择方法，选择相关统计量较大的特征作为辨识窃电用户的关键特征；最后使用孤立随机森林检测算法，检测已知的窃电样本与疑似窃电用户。本发明可以快速、准确地根据不同行业正常用户和窃电用户的用电特征，完成一个行业窃电嫌疑户的快速排查。
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公开(公告)号：CN115758761A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211480861.5
申请日：2022-11-24
Applicant: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 浙江大学
IPC: G06F30/20 , G06F9/48 , G06N3/126 , G06F111/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的质检任务调度方法，涉及遗传算法技术领域，用于解决完成质检任务调度策略制定，该方法包括以下步骤：根据质检任务调度中检测试验串行、并行、互斥关系以及设备互斥关系的情境构建质检任务调度模型；通过领域搜索规则和启发式规则对所述任务调度模型进行解码，并结合模拟退火算法对所述任务调度模型进行求解；得到最优质检任务调度方案。本发明还公开了一种基于遗传算法的质检任务调度的电子设备和计算机存储介质。本发明通过质检任务调度中检测试验串行、并行、互斥关系以及设备互斥关系的情境构建质检任务调度模型，并进行模型求解，进而得到调度方案最优解。
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公开(公告)号：CN116128334A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211572850.X
申请日：2022-12-08
Applicant: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 浙江大学
IPC: G06Q10/0639 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种质检任务调度方法，涉及骨传质检技术领域，用于解决现有缺少调度算法的问题，该方法包括以下步骤：S1、初始化模型训练参数，所述模型为强化学习模型；S2、构建调度状态特征；S3、根据当前调度状态输出对应动作，并对所述调度状态进行解码得到所述动作对应的样本及设备；S4、计算奖励值并更新所述训练参数；S5、判断调度任务是否完成：当所述调度任务完成且达到训练步数时，训练结束，否则返回步骤S2；当所述调度任务未完成时，进入下一调度状态并返回步骤S2。本发明还公开了一种质检任务调度电子设备和计算机存储介质。本发明基于强化学习进行建模，进而得到效果好的调度模型。
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公开(公告)号：CN119439036A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510018682.7
申请日：2025-01-07
Applicant: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 中国电力科学研究院有限公司
Inventor： 陈欢军 , 李熊 , 刘思 , 徐韬 , 杨思洁 , 祝恩国 , 卢继哲 , 徐开 , 周佑 , 谢泽楠 , 陆艳 , 杨依睿 , 孔德政 , 黄星尧 , 徐一帆 , 孙舒瑶 , 胡瑛俊
IPC: G01R35/04
Abstract: 本发明公开了一种电能表工频磁场实时调控测试方法及系统。本发明的方法，包括步骤：实时监测实验室中的工频磁场强度和分布，并进行磁场数据预处理，通过频域多尺度分解算法，捕捉磁场信号的频率特性，在频域分析的基础上，使用多层嵌套自适应反馈控制算法，实时调整磁场发生器的输出，实现精确的磁场调控；将测试数据上传至云平台，并利用多维模糊逻辑算法动态调整测试方案，通过增强型时序预测算法，生成隐变量并进行时序预测，评估电能表在工频磁场环境下的性能参数，为电能表的实时调控测试提供支持。本发明通过对预测结果的分析，评估电能表在工频磁场环境下的性能参数，为电能表的实时调控测试提供支持，可以实现对磁场的最佳调控。
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公开(公告)号：CN119206599A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202410987226.9
申请日：2024-07-23
Applicant: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心
Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别的电能表异常现象检测方法及系统。本发明的方法，包括：通过高速摄像头实时监控电能表，使用多级滤波和边缘融合算法预处理图像，通过频域变换、边缘梯度方向直方图和颜色直方图提取纹理、形状和颜色特征，得到多特征融合后的特征图像；将多特征融合后的特征图像与模板图像特征比对，采用复合差分法和复合相关性分析检测异常，结合局部和全局检测进行综合判定，触发动态视频捕捉异常。本发明通过融合多尺度的边缘信息，增强图像的边缘特征，便于后续的特征提取和异常检测；通过融合多种特征，形成综合特征图像，提高特征提取的准确性和鲁棒性可；综合判定将两种检测结果结合起来，确保检测结果的准确性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118642035A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410925902.X
申请日：2024-07-11
Applicant: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 国网浙江省电力有限公司
Abstract: 本发明为一种电能表及采集终端检定仓，属于电能表存储测试装置领域，针对现有检测设备功能单一不能满足批量测试和存储的问题，采用技术方案如下：一种电能表及采集终端检定仓，包括：支撑架，支撑架通过金属型材围成；存储格口，存储格口具有多个，存储格口包括开放端和封闭端，待测电能表能够通过开放端放入存储格口内；每个存储格口内还设有：检测装置，位于存储格口的封闭端；移动装置，位于存储格口的下部，用于承载待测电能表；移动装置能带动待测电能表从开放端移动到检测装置处进行测试，并存储在对应的存储格口内。多个电能表的检测、存储能够同步进行，测试并存储的效率高，可满足大量的检测需求。
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公开(公告)号：CN113626305B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202110695572.6
申请日：2021-06-23
Applicant: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心
Abstract: 本发明属于智能用电管理技术领域，具体涉及一种非侵入式负荷识别算法的调试方法和调试系统。针对现有非侵入式电力负荷监测技术从PC机系统转移到嵌入式系统出现结果不一致时，排查较为困难的不足，本发明采用如下技术方案：一种非侵入式负荷识别算法的调试方法，所述调试方法包括以下步骤：步骤一、采集用电数据；步骤二、获得PC端识别结果获得嵌入端识别结果；步骤三、将嵌入端识别结果发送回PC机，PC机对PC端负荷识别结果和嵌入端识别结果进行对比，当两个结果不一致时，比较两个系统的运算过程。本发明的有益效果是：对采集到的用电数据进行PC端负荷识别和嵌入端负荷识别，通过对比，可以快速定位问题点，从而提升排查效率。
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公开(公告)号：CN118011123A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410079100.1
申请日：2024-01-19
Applicant: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 国网浙江省电力有限公司
Inventor： 刘思 , 陈欢军 , 李熊 , 姚力 , 肖涛 , 陆艳 , 吴剑芳 , 余恩 , 叶莘 , 周佑 , 徐韬 , 徐开 , 杨思洁 , 杨依睿 , 谢泽楠 , 孔德政 , 刘晓晟 , 李青青
IPC: G01R31/00 , G01R31/36 , G01R31/367 , G01R31/382 , G01R31/3842 , G01R31/385 , G01R19/00 , G01R35/00 , G01R35/02 , B60L53/31 , B60L53/60 , H02J7/00
Abstract: 本发明公开了一种用于检测充电桩输出状态的系统及方法。本发明用于检测充电桩输出状态的系统，其包括充电桩输出电流及输出电压测量模块、温度测量模块、信息采集模块、物联网和终端处理器；所述信息采集模块将采集到的信息通过无线传输的方式传送至物联网，并由物联网传送至所述终端处理器；所述信息采集模块，内置信号处理电路以及无线发射端子，用于采集充电桩的输出电流、输出电压以及环境温度；所述终端处理器，内置处理单元及存储模块；所述的存储模块存储训练好的神经网络关联模型以及评价模型。本发明在考虑环境因素影响的前提下建立评价模型，准确反映预测值与实际值的动态变化差异，准确评价充电桩的输出状态。
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公开(公告)号：CN114912490A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210536353.8
申请日：2022-05-13
Applicant: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心
Abstract: 本发明公开了一种基于傅里叶变换算法的特征电流识别检定方法及装置。本发明的方法采用的技术方案为：首先，采用录波板对电流数据进行录波，并通过网线上传，分析模块对收到的数据进行转换；然后，对转换后的电流数据进行傅里叶变换，得到频域曲线，根据频域曲线得到信号的起始点，根据载波模块发送的电流特征码位对电流数据进行分段切片；最后，对切片的电流数据进行信号质量分析和电能质量分析，得到信号质量和电能质量结果。本发明结合特征电流识别功能，模拟现场台区运行情况，实现了台区拓扑识别功能。
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公开(公告)号：CN119559187A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510135125.3
申请日：2025-02-07
Applicant: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 中国电力科学研究院有限公司
Inventor： 陈欢军 , 李熊 , 刘思 , 徐韬 , 杨思洁 , 祝恩国 , 卢继哲 , 徐开 , 周佑 , 谢泽楠 , 陆艳 , 杨依睿 , 孔德政 , 黄星尧 , 徐一帆 , 孙舒瑶 , 胡瑛俊 , 许灵洁
IPC: G06T7/00 , G06T5/50 , G06V10/22 , G06V10/25 , G06V10/30 , G06V10/54 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的电能表外观缺陷检测方法及系统。本发明的电能表外观缺陷检测方法，包括：获取电能表外观的原始图像数据，并对原始图像数据进行预处理以及增强处理，得到增强处理后的图像数据；构建多层卷积神经网络作为特征提取器，提取增强处理后的图像数据中不同层次的视觉特征，再进行特征融合处理，得到融合后的特征数据，对融合后的特征数据进行分析，实现电能表外观缺陷的分类与定位，达到电能表外观缺陷检测的目的。本发明能够有效提取出微小且复杂的外观缺陷，使得后续的检测能够更加准确地识别细微缺陷；本发明将不同层次的视觉特征进行融合，提升了对复杂外观缺陷的检测精度和泛化能力。
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