配电台区的拓扑网络识别方法、抄表方法和集中器

    公开(公告)号:CN117675591A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202311626507.3

    申请日:2023-11-30

    Abstract: 本发明提供了一种配电台区的拓扑网络识别方法、抄表方法和集中器,该抄表方法包括:获取配电台区待抄终端电表的终端电表列表;若终端电表列表中存在首次抄表的待抄终端电表,则利用配电台区的拓扑网络识别方法对该配电台区的拓扑网络进行识别,且识别时在各目标节点回复的答复消息中附加对应终端电表的电表数据,以在获得配电台区的拓扑网络的同时实现对各待抄终端电表的抄表;若终端电表列表中的各待抄终端电表均为非首次抄表,则获取上一次识别得到的拓扑网络,并基于该拓扑网络中的各终端电表所在节点的目标地址,依次向每一个待抄终端电表发送电表数据获取请求,以获取各待抄终端电表的电表数据。本方案能够提高配电台区抄电表的效率。

    大数据、云环境下电能表错误接线的检测系统及方法

    公开(公告)号:CN113687292B

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202010416905.2

    申请日:2020-05-18

    Abstract: 本发明公开一种大数据、云环境下电能表错误接线的检测系统及方法,涉及电能计量检测技术领域,构建出设备层、通信层、数据处理层和监测层的系统体系,利用云大数据管理平台实现对电能表错误接线情况下输出的各种数据的分类、计算、存储和数据传递,实现了电能表远程、在线、实时监控。本发明通过构建标准数据库,实现电能表故障接线数据类型、档案错误数据类型、过压检测数据类型、表计损坏运行数据或者无功补偿数据等多种数据的分析,有效地实现CT二次短路、CT二次开路、正负极性反接、PT一、二次断相、电压错相、电流错相或表尾电流进出反接情况下的数据输出分析,通过利用多种算法模型,实现不同的计算需求,满足数据分析的多种需要。

    一种负压吸附机构及其无水清洁机器人

    公开(公告)号:CN116786492A

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN202310921563.3

    申请日:2023-07-26

    Abstract: 本发明属于清洁机器人技术领域,尤其是一种负压吸附机构及其无水清洁机器人,针对现有的技术问题,现提出如下方案,其包括有无水清洁机器人,所述无水清洁机器人包括有壳体以及安装在壳体顶部内壁的履带底盘,所述壳体的底部开设有开口,所述履带底盘位于开口处,所述履带底盘上装配有负压吸附机构,所述负压吸附机构包括有履带底盘固定的吸盘电机,所述吸盘电机的输出端固接有凸轮,所述凸轮的下方设置有压杆,本发明能够保证无水清洁机器人能够安全移动,防止其从组件上掉下来,当无水清洁机器人需要越过组件之间的障碍或解除与光伏组件的吸附时,吸盘被提起,无水清洁机器人越过组件间隙,继续完成对未清洁组件的清洗。

    一种基于NB-IoT的超声波水表流量校准方法及系统

    公开(公告)号:CN116147741A

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN202310041835.0

    申请日:2023-01-12

    Abstract: 本申请提供一种基于NB‑IoT的超声波水表流量校准方法及系统,包括获取管段尺寸参数信息;生成流体流动特征参数模型;建立校准参数模型;根据所述校准参数模型建立集合关系;基于所述集合关系求解出通用计算算式;对所述通用计算算式进行求解操作获得时差流量关系式;将时差流量关系式固化在超声波水表固件;基于所述流量校准模型进行校正操作;生成与流量校准模型相关的运行状态信息并通过NB‑IoT发送至预设的后台系统。通过建立流体流动特征参数模型,同时使用传感器进行温度、超声波顺、逆流渡越时间,通过双线性最小二乘法和光线投影原理,建立多维参数校准表,实现了超声波水表流量校正,同时减少了校正点,提高了调测效率。

    一种基于KNN算法的光伏直流故障电弧检测方法及系统

    公开(公告)号:CN116106701A

    公开(公告)日:2023-05-12

    申请号:CN202310068119.1

    申请日:2023-02-06

    Abstract: 本申请提供一种基于KNN算法的光伏直流故障电弧检测方法及系统,所述方法包括:获取正常和故障电流数据;计算特征值,生成训练集和测试集;确定k值及特征权值;计算欧式距离;选取最邻近的k个数据,投票法判断输入测试集的数据类别;计算错误率;如果错误率低于预设阈值,获得改进KNN分类器;将待检测数据输入改进KNN分类器,得出判断结果。在光伏发电系统中,通过电流采样模块采集正常与故障数据,计算特征值,训练改进KNN分类器。使用改进KNN分类器可及时对回路中的电流信号是否发生故障电弧做出判断,及时做出反应,避免损失。全面考虑到信号的时频域以及能量归一化功率谱等因素,综合做出判断,提高检测正确率。

    一种用于电磁水表的励磁绕组及电磁水表

    公开(公告)号:CN115985648A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202211621789.3

    申请日:2022-12-16

    Abstract: 本申请涉及电磁感应技术领域,具体涉及一种用于电磁水表的励磁绕组及电磁水表。所述用于电磁水表的励磁绕组包括:由软磁材料薄片堆叠而成的叠片式磁芯、缠绕在所述叠片式磁芯上的漆包线,及连接在所述叠片式磁芯两端,用于传导励磁绕组产生的磁感应强度的一对导磁元件;所述导磁元件包括:设置在所述叠片式磁芯两端的连接杆,设置在连接杆上的导磁板。所述电磁水表包括所述用于电磁水表的励磁绕组,所述励磁绕组的两个导磁板夹持在所述电磁水表的测量管上。在实际应用过程中,所述励磁绕组采用剩磁原理励磁,当关闭励磁信号后,磁路中仍然保持着稳定的且与饱和磁通比较接近的剩磁通,不需要恒流源持续的供电励磁,从而极大地降低了励磁功耗。

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