基于移动终端的电力终端定位系统

    公开(公告)号:CN204482044U

    公开(公告)日:2015-07-15

    申请号:CN201520072960.9

    申请日:2015-02-02

    IPC分类号: H04W4/02

    摘要: 本实用新型公开了一种基于移动终端的电力终端定位系统,包括位于室内配电房中的电力终端和设置在电力终端所在地理位置并位于室内配电房外的移动设备;移动设备具有移动设备定位模块和移动设备WIFI通讯模块,电力终端增设电力终端WIFI通讯模块和电力终端定位数据记录模块,移动设备的移动设备WIFI通讯模块与电力终端的电力终端WIFI通讯模块通过WIFI无线网络通讯连接,移动设备通过移动设备定位模块获取电力终端所在的地理位置信息、并通过WIFI无线网络发送给电力终端,电力终端将接收到的地理位置信息存储在电力终端定位数据记录模块。本实用新型能够使电力终端间接获取地理位置信息完成地理位置定位。

    一种基于负载特性分析的变压器分群方法

    公开(公告)号:CN104318489A

    公开(公告)日:2015-01-28

    申请号:CN201410564530.9

    申请日:2014-10-21

    IPC分类号: G06Q50/06 G06F19/00

    CPC分类号: G06Q50/06 G06F19/00

    摘要: 一种基于负载特性分析的变压器分群方法,包括以下步骤:首先采利用变压器负载数据处理成负载率数据,再经过降维,提取出三个变压器负载特征:年平均负载率、负载率波动和负载率趋势,然后经过指标计算形成变压器负载特征样本,对特征样本集进行标准化并采用k-medoids算法对其进行聚类分群处理,最后对分群的结果进行特征分析。本发明考虑了不同变压器负载特性的差异性,提供了一种基于负载特性分析的变压器分群方法,得到变压器运行分群结果和建议,为掌握变压器经济运行情况和趋势提供一种技术手段。

    一种基于负载特性分析的变压器分群方法

    公开(公告)号:CN104318489B

    公开(公告)日:2017-02-08

    申请号:CN201410564530.9

    申请日:2014-10-21

    IPC分类号: G06F19/00

    摘要: 一种基于负载特性分析的变压器分群方法,包括以下步骤:首先采利用变压器负载数据处理成负载率数据,再经过降维,提取出三个变压器负载特征:年平均负载率、负载率波动和负载率趋势,然后经过指标计算形成变压器负载特征样本,对特征样本集进行标准化并采用k-medoids算法对其进行聚类分群处理,最后对分群的结果进行特征分析。本发明考虑了不同变压器负载特性的差异性,提供了一种基于负载特性分析的变压器分群方法,得到变压器运行分群结果和建议,为掌握变压器经济运行情况和趋势提供一种技术手段。

    一种工单问题的最佳解决方案自动推荐方法

    公开(公告)号:CN111507550A

    公开(公告)日:2020-08-07

    申请号:CN201910094293.7

    申请日:2019-01-30

    摘要: 本发明公开了一种电力客服工单记录中问题涉及的历史解决方案自动推荐方法。包括以下步骤:获取工单基础数据;针对工单问题的历史解决方案进行精简化处理;再结合业务分析以及语义分析,构造解决方案评价指标体系;进一步,构建解决方案综合评分模型,得到历史方案的推荐分;最终对方案的推荐分进行排序,自动推荐前 个最优方案。运用本发明所述方法,可以对工单解决方案的无效信息进行自动剔除,并从多个维度分析问题历史方案的准确性、有效性,帮助用户快速获取到最佳解决方案,使得工单问题处理更加高效、管理手段更加科学。

    一种基于特征分类的配电网失压故障智能识别方法

    公开(公告)号:CN110824292A

    公开(公告)日:2020-02-21

    申请号:CN201810893938.9

    申请日:2018-08-08

    IPC分类号: G01R31/08

    摘要: 本发明涉及一种基于特征分类的配电网失压故障智能识别方法,包括以下步骤:首先获取学习数据和预测数据并进行数据清洗;然后基于失压故障类型构建故障评价指标体系:突变失压特征、趋势失压特征及跳变失压特征,形成学习样本和预测样本;将所述的学习样本划分为训练集和测试集,利用所述的训练集学习失压故障识别模型,并基于所述的测试集评估模型效果;最后将预测样本作为所述的失压故障识别模型输入量,输出每一用户的失压故障嫌疑系数,锁定故障嫌疑用户。本发明细化了失压故障类型,包括突变失压、趋势失压和跳变失压,针对不同类型分析用户失压故障嫌疑,能实现失压故障的有效精准识别,从而将故障检测管理模式提升至“事前预防、事中控制”的管理水平。

    一种基于固态硬盘的大数据与人工智能教学实训环境和资源集成方法

    公开(公告)号:CN111506383A

    公开(公告)日:2020-08-07

    申请号:CN201910091241.4

    申请日:2019-01-30

    摘要: 本发明提供一种基于固态硬盘的大数据与人工智能教学实训环境和资源集成方法,首先在固态硬盘内安装操作系统,并在操作系统内部署集成主程序运行环境,然后采用虚拟机法或容器法在固态硬盘的操作系统上搭建大数据与人工智能教学实训软件环境,最后开发一套教学实训软件环境与课程资源的集成主程序,并在固态硬盘内操作系统上安装该集成主程序。本发明提供的技术方案将大数据与人工智能教学实训复杂的软件环境与丰富的资源集成于固态硬盘的系统上,用户可通过集成主程序同步查看课程资源与操作实训环境,解决了大数据与人工智能教学实训中软件环境配置繁琐、复杂、非标准化,课程资源与软件环境分离、软件环境携带不便等问题。

    一种供电线路防窃漏电装置

    公开(公告)号:CN204855612U

    公开(公告)日:2015-12-09

    申请号:CN201520572866.X

    申请日:2015-07-30

    IPC分类号: G01R11/24 G01R19/00 G08C17/02

    摘要: 一种供电线路防窃漏电装置,所述供电线路的三相电路上接有负控计量监测终端,所述的负控计量监测终端设有无线通讯模块,防窃漏电装置包括:三个交流电流测量器,分别接在所述供电线路的电缆上,交流电流测量器包括一SOC计量芯片RN8213,其分别外接有交流电流测量模拟量调整电路、按键液晶显示电路和ZigBee无线通讯模块,SOC计量芯片通过ZigBee无线通讯模块与所述的负控计量监测终端通讯。本实用新型能科学合理地判断是否窃漏电,且体积小、功耗小、成本低和安装方便的防窃漏电流监测模块,宜于长期在线监察量大、面广的各种电度表工作状态。