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公开(公告)号：CN115682849A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211441656.8
申请日：2022-11-17
Applicant: 深圳市国电科技通信有限公司
Abstract: 本发明涉及电控技术领域，公开了一种用于无线电子雷管的起爆控制方法、处理器及电子雷管。方法包括：根据对时命令帧中的基准时间校准内部时钟；确定多次对时命令帧中相邻的对时命令帧的接收时间差；在任意一个接收时间差小于第一信号中断容忍时间且接收到对时命令帧的次数达到预设对时次数的情况下，进入起爆命令帧等待状态；在起爆命令帧等待状态的持续时长小于第一预设时间内接收到起爆命令帧的情况下，进入起爆命令帧再次等待状态；在起爆命令帧再次等待状态的持续时长小于第二信号中断容忍时间内未再次接收到起爆命令帧的情况下，通过公共信道和工作信道发送起爆命令取消命令帧；进入休眠状态。确保通信的稳定性以及起爆操作的安全性。
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公开(公告)号：CN114841314A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210412569.3
申请日：2022-04-19
Applicant: 深圳市国电科技通信有限公司 , 深圳智芯微电子科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种InceptionTS模型的建立方法、装置及窃电检测方法、装置，InceptionTS模型的建立方法包括：获取训练数据集，其中，训练数据集中的训练数据包括窃电用户用电数据和非窃电用户用电数据；将训练数据集中的训练数据输入至InceptionTS模型，得到每一训练数据的分类向量，其中，分类向量包括窃电类别；根据分类向量及其对应训练数据的所属窃电类别构建损失函数；基于损失函数对InceptionTS模型进行训练，得到训练好的InceptionTS模型。利用该建立方法得到的训练好的InceptionTS模型，具有准确率，误报率低，且适应性强的优点。
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公开(公告)号：CN110943763B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN201911188723.8
申请日：2019-11-28
Applicant: 深圳市国电科技通信有限公司
Abstract: 本发明公开了一种低压配电网端到端传输时延测量的方法，包括上层通过电力线和一号电力线载波通信模块A3向一号微处理器A1发送测量信号，所述一号微处理器A1接收到测量信号开始进行测量过程；所述一号可编程器件A2产生的第一时间信号K1通过一号扩频信号发射A4发送，所述可编程器件记录此时的时间t1，所述一号可编程器件A2接收到第二时间信号进行相关的运算处理后，记录时间t2，传输时延t传输＝(t2‑t1‑t处理‑t发送时长)/2；t处理为各种数字信号处理所花去的时间，为一个确定值，t发送时长为第一时间信号和第二时间信号通过扩频信号发射的时间，跟K1和K2序列长度和数据传输速率相关，也是一个确定值，从而得到确定的时延结果。
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公开(公告)号：CN112087324B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202010848685.0
申请日：2020-08-21
Applicant: 深圳智芯微电子科技有限公司 , 深圳市国电科技通信有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种多频段通讯方法和装置。方法包括：获取通信网络对应的逻辑拓扑图，逻辑拓扑图包括多个节点，多个节点包括主节点和至少一级子节点；针对多个节点中作为发起节点的任意一个节点，发起节点将预设频段的切换帧发送至被动节点，被动节点选自多个节点中与发起节点相关联的下一级子节点；被动节点根据切换帧切换至预设频段以与发起节点进行通信；发起节点与被动节点对各个频段进行轮巡，并获取每个频段对应的通信成功率；将通信成功率最高的频段作为用于发起节点与被动节点通信的通信频段，这种多频段通讯方式采用最优通信频段对应的滤波器时，还可以将设备的带外噪声降到最小，从而可以提高系统通信的通信质量。
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公开(公告)号：CN110932917A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911346383.7
申请日：2019-12-24
Applicant: 深圳市国电科技通信有限公司
Abstract: 本发明提出一种基于高频同步采集和边缘计算的台区拓扑发现方法，包括如下步骤：获取电表的电气量数据，并存储形成时序电气量数据；在集中器处进行时序电气量数据曲线相似度分析；结合时序电气量数据的相关性，分析节点之间的连接关系；生成台区电气拓扑。本发明所述的基于高频同步采集和边缘计算的台区拓扑发现方法具有无需增加硬件设备、避免了现场安装维护的工作量、保证了数据的同时性、收敛的时间短、提高低压台区电气拓扑判断的准确性的优点，且在网络中所有设备组网成功后，整个拓扑判断过程在集中器处进行，即将数据处理下放到本地执行端，降低了主站的压力，同时满足数据分析的实时性和低时延的业务要求，提高了系统效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115967079A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211185512.0
申请日：2022-09-27
Applicant: 深圳市国电科技通信有限公司 , 深圳智芯微电子科技有限公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/22 , G06F18/23213 , G06F18/24
Abstract: 本申请实施例提供一种用于非侵入式负荷辨识用电信息的方法、装置及处理器。方法包括：获取用电设备对应的总用电端口在预设时间段内各个时间点的用电信息；处理用电信息以确定用电信息的负荷特征；根据负荷特征在预设时间段内各个时间点的特征值生成第一负荷曲线；基于预设的聚类算法对第一负荷曲线进行聚类与分类，以得到合并后的第二负荷曲线并进行分析，以确定多个用电设备在预设时间段内发生启停事件的辨识结果；将辨识结果与负荷特征库进行匹配，以确定每次启停事件的用户设备的设备种类，以及每个设备种类在预设时间段内发生启停事件的次数和时间。上述技术方案不仅能够实时完成负荷辨识，而且负荷辨识结果精准。
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公开(公告)号：CN114124157B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202111391016.6
申请日：2021-11-23
Applicant: 深圳市国电科技通信有限公司 , 深圳智芯微电子科技有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: H04B3/46 , H04B3/54 , H04L41/12 , H04L43/0852
Abstract: 本发明公开了抗电器干扰的电力线传输时延测量方法、装置及存储介质，属于时延测量领域，该方法，包括以下步骤：S1：改变接收端的电阻的阻值，得到n组不同的输入端电压电流比，选定初始值并设定精度要求；S2：根据初始值计算对时延估计的均方误差矩阵，判断所述均方误差矩阵的模是否小于设定的精度，如果小于所述精度，则得到最优解并进行步骤S4，否则，则进行步骤S3；S3：根据该均方误差矩阵确定线性搜索方向，对初始值进行更新，并使用更新的初始值重复步骤S2；S4：根据最优解中提取的参数，得到输出时延值。本发明其能够在不影响电网工作的前提下，实现抗用电器干扰的、高精度、小体积、低成本在线端到端传输时延测量。
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公开(公告)号：CN114118595A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111444887.X
申请日：2021-11-30
Applicant: 深圳市国电科技通信有限公司 , 深圳智芯微电子科技有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用电负荷预测的方法、系统、存储介质及电子设备，方法包括：根据电力网络拓扑关系，构建电力网络图谱。对每个用电负荷单位根据其历史用电负荷数据，进行预处理，计算得到其用电负荷的第一特征、第二特征和第三特征。对每个用电负荷单位，综合使用用电负荷第一特征、第二特征和第三特征作为模型训练和预测输入，并使用时间序列模型进行训练，从而得每个用电负荷单位各自对应的用电负荷预测模型。加载每个用电负荷单位相对应的用电负荷预测模型，对未来的用电负荷进行预测。借此，本发明的用电负荷预测的方法，可以准确对用电负荷单位的未来进行负荷预测，极大的提高了预测结果评估指标，以及负荷预测的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114118591A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111441689.8
申请日：2021-11-30
Applicant: 深圳市国电科技通信有限公司 , 深圳智芯微电子科技有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于在线学习的台区用电负荷区间预测方法及系统。基于在线学习的台区用电负荷区间预测方法包括：步骤S1，在离线环境下，获取台区用电负荷区间预测相关的最近历史数据作为模型的输入。步骤S2，使用时间序列神经网络双层LSTM，并结合负荷区间预测损失函数，对输入模型的最近历史数据进行训练，得到负荷区间预测模型。步骤S3，加载负荷区间预测模型。步骤S4，当某天x结束时，智能电表采集到当天的用电负荷数据。借此，本发明的基于在线学习的台区用电负荷区间预测方法，可以让用电负荷实际值落在区间范围内，还可以让预测区间间隔尽可能的小，满足台区负荷区间预测的真实需求，且提高了模型预测的准确率。
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公开(公告)号：CN112734106A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110023502.6
申请日：2021-01-08
Applicant: 深圳市国电科技通信有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 北京智芯微电子科技有限公司
Abstract: 本发明实施例提公开了一种用于预测能源负荷的方法及装置。该方法包括：获取能源负荷的时间序列历史数据；对时间序列历史数据进行预处理，以得到训练数据集和测试数据集；根据训练数据集和测试数据集，训练循环神经网络；利用训练好的循环神经网络对能源负荷进行预测，从而使得预测能源负荷的误差较小。
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