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公开(公告)号：CN112732325A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011527887.1
申请日：2020-12-22
Applicant: 国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心) , 深圳友讯达科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种HPLC通信模块的软件比对备案方法及系统，涉及HPLC通信设备软件比对备案领域，解决了现有技术存在的兼容性差、效率及安全性低的技术缺陷。本方法通过比对备案模块对待比对对象进行软件比对与备案，比对对象为HPLC通信模块和/或HPLC通信模块采集数据的集中器；比对备案模块对所述待比对对象进行软件比对备案的步骤包括：对厂商提供的备案源文件进行预处理；从待比对对象中选择比对对象，并向其发起比对请求；接收从选择的比对对象发送的待比对文件，将其与加密文件进行比对；对比对结果进行加密存储与可视化显示。本发明具备良好的兼容性、较高的效率以及较高的安全性。
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公开(公告)号：CN112732325B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202011527887.1
申请日：2020-12-22
Applicant: 国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心) , 深圳友讯达科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种HPLC通信模块的软件比对备案方法及系统，涉及HPLC通信设备软件比对备案领域，解决了现有技术存在的兼容性差、效率及安全性低的技术缺陷。本方法通过比对备案模块对待比对对象进行软件比对与备案，比对对象为HPLC通信模块和/或HPLC通信模块采集数据的集中器；比对备案模块对所述待比对对象进行软件比对备案的步骤包括：对厂商提供的备案源文件进行预处理；从待比对对象中选择比对对象，并向其发起比对请求；接收从选择的比对对象发送的待比对文件，将其与加密文件进行比对；对比对结果进行加密存储与可视化显示。本发明具备良好的兼容性、较高的效率以及较高的安全性。
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公开(公告)号：CN114580829B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202111634082.1
申请日：2021-12-29
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心) , 国家电网有限公司
Inventor： 肖宇 , 叶志 , 肖湘奇 , 胡军华 , 徐正义 , 刘小平 , 肖湘晨 , 卿曦 , 吴文娴 , 罗宇剑 , 黄瑞 , 贺星 , 刘谋海 , 杨茂涛 , 黄燕娇 , 熊德智 , 彭沛 , 邹晟 , 曾娟 , 周滨 , 王庭婷 , 陈浩 , 余敏琪 , 叶浏青
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/20 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林算法的用电安全感知方法、设备及介质，通过采集用电数据，并提取多种指标作为特征指标输入至训练完成的随机森林算法模型中，由随机森林算法模型中的所有决策树分别输出一个用电数据所表示的不同用电情况的概率值，然后取所有概率值的平均数，以平均数中概率值最大的用电情况作为当前用电情况结果。本发明提供了一个无需进行特征筛选，集故障电弧、漏电、短路判断于一体的综合性模型。该模型旨在快速感知判断故障电弧、漏电和短路现象的发生，提升低压用户故障感知精度，保证低压用户生命财产安全。
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公开(公告)号：CN117828265A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311520543.1
申请日：2023-11-14
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心) , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/24 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于双噪声抑制神经网络的高频故障电弧识别方法及装置，该方法包括：步骤1.建立双噪声抑制神经网络模型，双噪声抑制神经网络模型包括正常网络模型和电弧网络模型；步骤2.采集被测用户线路中的计量电流信号作为原始检测数据，将原始检测数据添加多种高斯白噪声信号得到多种加噪数据，将各加噪数据分别输入训练好的双噪声抑制神经网络中进行去噪处理，以得到多种去噪数据；步骤3.分别将原始检测数据与对应的多种去噪数据进行相似度判断，根据各相似度检测结果的分布状态判定原始检测数据是否为故障电弧数据。本发明具有故障电弧的高检测效率与检测精度高以及鲁棒性强，误判、漏判率低等优点。
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公开(公告)号：CN117368831A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311333380.6
申请日：2023-10-16
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心) , 国家电网有限公司
IPC: G01R35/04
Abstract: 本发明公开了一种低压台区同步时钟误差的测量方法及系统、设备、介质，该测量方法在实时获取台区内多个智能电表的时标数据后，构建得到每个智能电表的误差矩阵，再利用聚类分析方法对每个误差矩阵进行处理，得到每个误差矩阵对应的潜在异常智能电表编号集合，然后对所有潜在异常智能电表编号集合进行统计分析，得到异常智能电表编号集合，最后，基于台区集中器的发报时间和所有异常智能电表的上报时间之间的差值，计算得到同步时钟误差，从而实现低压台区同步时钟误差测量。整个测量过程无需获取通讯延迟信息，消除了设备节点通讯延迟不确定性和不对称性的影响，提高了低压台区同步时钟误差的测量精度，具有简单实用、可操作性强的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113805138B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202111212195.2
申请日：2021-10-18
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心) , 国家电网有限公司
IPC: G01R35/04
Abstract: 本发明公开一种基于参数有向遍历的智能电表误差估计方法及系统，该方法步骤包括：S01.获取待评估台区的智能电表运行数据；S02.将固定线损参数、可变线损参数的取值区间分别划分为多段构建形成台区线损遍历拓扑图，按照台区线损遍历拓扑图遍历取固定线损参数、可变线损参数的各分段区间以分别计算台区的固定线损、可变线损，并根据智能电表运行数据以及每次遍历时对应的固定线损、可变线损计算电能表误差，形成电能表误差集合；S03.根据步骤S02得到的电能表误差集合筛选出疑似超差的目标电能表。本发明能够实现批量智能电表误差估计，且具有实现操作简单、执行效率及准确度高等优点。
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公开(公告)号：CN116108360A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211581706.2
申请日：2022-12-09
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心) , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/23213 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开一种区域综合能源系统优化运行控制方法及装置，该方法步骤包括：S01.构建包含多种能源以及耦合设备和储能设备的区域综合能源系统，将光伏集群基于出力特征进行集群划分；S02.构建源荷双侧不确定变量的模型，其中采用鲁棒优化算法处理源侧风光出力的不确定性，采用随机优化算法处理负荷的不确定性；步骤S03.建立考虑多重不确定性及多能耦合互补的区域综合能源系统优化调度模型；步骤S04.求解区域综合能源系统优化调度模型，得到区域综合能源系统的最优调度方案输出。本发明能够准确反映源、荷两侧不确定性问题对系统产生的影响，充分发挥多能互补优势，提高区域综合能源系统运行的安全可靠性。
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公开(公告)号：CN115865781A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211415375.5
申请日：2022-11-11
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心) , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明一种配电网台区双模混合数据传输控制方法及装置，该方法步骤包括：S01.获取配电网台区中终端间各条链路的通信参数信息，台区中终端之间各条链路采用电力线载波与微功率无线双模通信模式；S02.根据获取的各条链路所述通信参数信息，计算配电网台区终端间各条链路的通信服务质量因子；S03.根据各条链路的所述通信服务质量因子，选择出当前周期使用的所有数据传输可用链路；S04.从选择的所述数据传输可用链路中选取出最优通信路径；S05.控制配电网台区中终端间按照所述最优通信路径进行数据传输。本发明能够实现配电网台区双模混合数据传输控制，提高配电网台区数据传输的可靠性。
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公开(公告)号：CN115761606A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211435705.7
申请日：2022-11-16
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心) , 国家电网有限公司
IPC: G06V20/50 , G06V10/20 , G06V10/36 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于图像处理的箱体电能表识别方法及装置，该方法步骤包括：S01.获取箱体电能表的图像，得到表计图像；S02.对表计图像进行单参数指数型同态滤波处理，以对表计图像中亮度分量进行光照补偿，得到滤波处理后图像，单参数指数型同态滤波中通过采用指数型高通滤波函数逼近同态滤波函数以形成对应的指数型同态滤波；S03.将滤波处理后图像基于全局对比度进行图像增强，得到增强后图像；S04.将增强后图像输入预先训练好的卷积神经网络模型中，得到表计类别识别结果输出。本发明具有实现方法简单、成本低、识别效率以及精度高等优点。
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公开(公告)号：CN115759477A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211587359.4
申请日：2022-12-09
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心) , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06N3/08 , G06F18/23 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开一种融合聚类与多任务学习的区域多光伏输出预测方法及装置，该方法步骤包括：S01.获取目标光伏集群的输出数据以及对应的气象信息；S02.以地理环境因素为变量基于模糊聚类算法对目标光伏集群进行区域分类；S03.根据步骤S02的区域分类结果，在不同类型的区域多光伏中选取待预测集，以及从与待预测集相同的区域类型中选取出训练集；S04.使用选取出的训练集训练预先构建的光伏预测模型以用于实现区域多光伏预测，光伏预测模型基于卷积长短期记忆网络并采用底层共享的多任务学习机制构建得到。本发明具有实现方法简单、成本低、预测效率及精度高、鲁棒性强等优点。
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