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公开(公告)号：CN114091487B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202111228267.2
申请日：2021-10-21
IPC分类号： G06K7/10 , G06Q10/087
摘要： 本发明提供了一种复杂环境中RFID电子标签识别方法、设备及计算机可读存储介质，该方法包括：接收到无时间限制读取指令时，进入训练模式，设定训练次数，所有RFID天线同时执行RFID电子标签的读取；若达到设定的训练次数，记录所有RFID天线读取的原始电子标签集合、各RFID天线的限定时间参数以及初始在库电子标签集合作为初始参数，完成训练过程；当后台服务器接收到出入库读取指令时，将初始参数输入到RFID读写器，开始执行RFID电子标签的读取；计算当前在库电子标签集合和出入库后库存的变化，即完成一次出入库流程。通过本发明，可以有效解决空间狭窄、内部结构较为复杂的带有玻璃材质柜门的金属储物柜在进行RFID多标签识
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公开(公告)号：CN114091487A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111228267.2
申请日：2021-10-21
摘要： 本发明提供了一种复杂环境中RFID电子标签识别方法、设备及计算机可读存储介质，该方法包括：接收到无时间限制读取指令时，进入训练模式，设定训练次数，所有RFID天线同时执行RFID电子标签的读取；若达到设定的训练次数，记录所有RFID天线读取的原始电子标签集合、各RFID天线的限定时间参数以及初始在库电子标签集合作为初始参数，完成训练过程；当后台服务器接收到出入库读取指令时，将初始参数输入到RFID读写器，开始执行RFID电子标签的读取；计算当前在库电子标签集合和出入库后库存的变化，即完成一次出入库流程。通过本发明，可以有效解决空间狭窄、内部结构较为复杂的带有玻璃材质柜门的金属储物柜在进行RFID多标签识别时射频信号的碰撞问题，提高了整体识别效率。
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公开(公告)号：CN118944087A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411425999.4
申请日：2024-10-14
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/46 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
摘要： 一种基于改进TPE‑CatBoost的光伏发电功率预测方法及系统，该方法先筛选出使光伏发电功率误差最小的气象特征组合数据集，并基于筛选出的气象特征组合数据集，构建改进的TPE‑CatBoost光伏发电功率预测模型，然后通过求解改进的TPE‑CatBoost光伏发电功率预测模型，得到光伏发电功率的预测值。本发明不仅在庞大的气象特征数据中找到与光伏发电功率最相关的气象特征数据集，克服了数据庞大导致的算法冗余现象，而且利用改进的TPE算法优化CatBoost光伏发电功率预测模型，提高了光伏发电功率的预测精度，节省了计算时间，降低了计算的复杂度，为预测不同环境的光伏发电功率提供辅助支撑。
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公开(公告)号：CN113780739B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202110918976.7
申请日：2021-08-11
申请人： 华中科技大学 , 国网湖北省电力有限公司营销服务中心(计量中心) , 中国电力科学研究院有限公司 , 西北机电工程研究所
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06F17/18
摘要： 本发明公开了一种冲击电流测量装置不确定度评定方法及系统，包括：S1、确定冲击电流测量装置的误差，并计算各误差在电流测量装置性能指标中所反映出来的不确定度，记为各误差所对应的不确定度；S2、将冲击电流测量装置的误差中不确定度小于预设阈值的误差作为劣势误差，其余误差作为优势误差；S3、采用均匀分布综合法将各劣势误差所对应的不确定度进行并项处理，得到劣势误差所对应的综合不确定度；S4、采用均匀分布综合法对各优势误差所对应的不确定度和劣势误差所对应的综合不确定度进行不确定度合成，得到冲击电流测量装置的不确定度。本发明降低了不确定度较低的劣势误差对合成不确定度分布特性的影响，大大提高了评定结果的准确度。
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公开(公告)号：CN118764486A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410913785.5
申请日：2024-07-09
IPC分类号： H04L67/1004 , H04L67/1097
摘要： 本发明涉及电力调度自动化技术领域，公开了一种用于负荷侧分布式资源云边控制器的交互方法及系统。该方法包括构建边缘网关与云服务器队列模型和负载均衡模型；根据边缘网关与云服务器队列模型和负载均衡模型组合得到高并发接入管理数学模型；基于高并发接入管理数学模型对待接入终端分别进行接入通道预分配问题求解与云边负载均衡问题求解，得到接入通道预分配策略和云服务器接入策略；根据接入通道预分配策略和云服务器接入策略进行交互。本发明联合优化云边端协同通道预分配与数据接入，在并发接入需求高、采集数据量大时实现接入通道预分配优化和云边负载均衡的高并发接入管理方式，可实现负荷侧分布式资源云端服务器与边缘网关的高效交互。
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公开(公告)号：CN116720622B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202310699195.2
申请日：2023-06-14
发明人： 魏伟 , 张成 , 叶利 , 郭玥 , 丁黎 , 汪应春 , 余鹤 , 李君 , 郑欣 , 周丹 , 谢东日 , 樊立攀 , 张莹 , 严英 , 王琪 , 荣先金 , 吕馥香 , 王雅兰 , 刘思成
IPC分类号： G06Q10/04 , G01R35/02 , G06F16/2458 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种电流互感器计量误差值预测方法，包括以下步骤：将由互感器误差评估算法得到的误差评估值作为历史训练数据，并用STL法分解时间序列得到三个分量；采集各项影响因素数据，计算温度对趋势分量和周期分量的影响，得到剥离温度影响后的趋势分量、周期分量用于后续预测；采用arima模型算法预测未来待测时段剥离温度影响因素后的趋势分量、周期分量，其结果加上待测时间的预报温度附加误差作为趋势分量、周期分量预测结果；分别预测其他影响因素，并导入训练好的LSTM神经网络模型预测未来时段残差分量；组合分开预测的各误差分量，生成未来互感器误差预测结果。
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公开(公告)号：CN114142459B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202111349383.X
申请日：2021-11-15
申请人： 国网湖北省电力有限公司营销服务中心(计量中心) , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供一种基于电能表需求侧管理系统及其闭环控制方法，系统包括电能表、主站、智能插座以及用电负荷，所述电能表一端连接电网，一端连接到智能插座；所述主站与电能表通信连接；所述智能插座一端连接电能表，另一端连接用电负荷；所述用电负荷的用电信息通过智能插座传输到电能表，主站接收电能表发送的用电信息并向电能表发送命令。本发明使得智能插座是否已切断负载结果自动反馈给电能表，再上传给主站，实现闭环控制。
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公开(公告)号：CN117436206A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311450011.5
申请日：2023-10-31
IPC分类号： G06F30/17 , G06F30/27 , G16C60/00 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F119/08 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了一种电磁设备的设计方法和装置，属于电磁传感技术领域，所述电磁设备的设计方法，在设计电磁设备时考虑实际的特定使用场景，综合候选材料的多种电磁物性参数并计及不同的电磁物性参数的相互制约关系，结合电磁设备的结构和材料构建电磁设备的多目标优化模型，求解该模型获得帕累托最优解从而计算出灵敏度，并利用灵敏度确定目标函数，最小化目标函数寻找不同候选材料下的稳定最优解，最终借助状态评价方法实现最优材料的选取。所提方法具有良好的泛化性和借鉴性，且具有一定的工程推广价值，由此解决现有的电磁设备设计往往只考虑单一性能导致设计出的电磁设备性能不佳，应用场景受限的技术问题。
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公开(公告)号：CN116720622A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310699195.2
申请日：2023-06-14
发明人： 魏伟 , 张成 , 叶利 , 郭玥 , 丁黎 , 汪应春 , 余鹤 , 李君 , 郑欣 , 周丹 , 谢东日 , 樊立攀 , 张莹 , 严英 , 王琪 , 荣先金 , 吕馥香 , 王雅兰 , 刘思成
IPC分类号： G06Q10/04 , G01R35/02 , G06F16/2458 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种电流互感器计量误差值预测方法，包括以下步骤：将由互感器误差评估算法得到的误差评估值作为历史训练数据，并用STL法分解时间序列得到三个分量；采集各项影响因素数据，计算温度对趋势分量和周期分量的影响，得到剥离温度影响后的趋势分量、周期分量用于后续预测；采用arima模型算法预测未来待测时段剥离温度影响因素后的趋势分量、周期分量，其结果加上待测时间的预报温度附加误差作为趋势分量、周期分量预测结果；分别预测其他影响因素，并导入训练好的LSTM神经网络模型预测未来时段残差分量；组合分开预测的各误差分量，生成未来互感器误差预测结果。
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公开(公告)号：CN116706963A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310506729.5
申请日：2023-05-07
IPC分类号： H02J3/32 , H02J3/00 , H02J3/14 , H02J3/24 , B60L55/00 , G06Q10/0631 , G06N3/0442
摘要： 本申请涉及一种基于区域电力负荷预测的大规模电动汽车V2G调度方法，包括以下具体步骤：步骤一：对区域内电力负荷历史数据进行分析，获取其峰谷波动特征和季节性波动特征；步骤二：采用长短期记忆网络LSTM对未来短时间内的电力负荷曲线进行预测；步骤三：基于电动汽车剩余电量与使用需求，计算其调度优先级；步骤四：依据调度优先级和电动汽车充放电状态，计算每一台电动汽车的充放电功率，进而实现大规模电动汽车V2G调度。本申请通过合理决策各个充电汽车在V2G模式下的充放电功率来达到调节电网波动的目的。
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