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公开(公告)号：CN111983548A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010905074.5
申请日：2020-09-01
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G01R35/04
Abstract: 本申请公开了一种基于功率因数分析的电能表异常判断方法和装置，通过获取电能表的用户用电数据；对所述用户用电数据进行诊断分析,判断所述用户用电数据是否符合预设条件；若所述计量数据符合所述预设条件，则确定所述电能表存在异常。解决了现有技术中电能表因功率因数异常，导致计量数据异常的判断方式不够便捷、耗费时间较久，判断不准确的技术问题。
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公开(公告)号：CN111597062A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010338920.X
申请日：2020-04-26
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种电能表通信可靠性测试方法及装置，方法包括解析从上位机获取的测试指令，生成初始数据；FPGA芯片对初始数据进行故障注入和协议打包处理，生成测试数据；FPGA芯片通过RS485通信接口仿真模块，将测试数据发送至电能表MCU，电能表MCU对测试数据进行处理，生成回应帧数据；FPGA芯片将回应帧数据反馈至上位机；上位机解析打包后的回应帧数据，生成评价数据；根据评价数据和初始数据匹配关系，判断电能表MCU工作是否正常。与相关技术相比，本申请通过FPGA模拟的RS485仿真通信接口模块，代替真实接口模块，实现了电能表通信可靠性测试过程中故障数据可注入、接口参数可调整、通信数据可监控的功能，提高电能表接口可靠性测试灵活性。
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公开(公告)号：CN111488960A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010305057.8
申请日：2020-04-17
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
Inventor： 翟少磊 , 曹敏 , 惠兴斌 , 魏龄 , 殷俊 , 张林山 , 于辉 , 沈鑫 , 朱全聪 , 杨俊坤 , 何潇 , 韩彤 , 李毅 , 唐立军 , 陈叶 , 刘斯杨 , 王恩 , 陈文华 , 邓涛
IPC: G06K19/077
Abstract: 本发明实施例公开了一种互感器电子标签，该电子标签包括：基层，呈矩形结构；上天线层，设置于基层的顶面；上天线层包括第一天线和第二天线，第一天线呈一底部具有开口的矩形框结构，第二天线呈矩形框结构，第二天线与第一天线的内部顶端连接；标签芯片，设置于第二天线的内部，与第二天线电连接；下天线层，设置于基层的底面，下天线层电与上天线层电连接。本发明的电子标签设置了第一天线和第二天线，并且第二天线设置于第一天线内部、标签芯片设置于第一天线内部，起到了多层包裹和保护的作用，提高了电子标签的抗干扰能力，同时使电子标签具有被多种型号的电子标签读写器读取，读写能力好。
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公开(公告)号：CN111458674A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010320722.0
申请日：2020-04-22
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 云南电网有限责任公司
Abstract: 本申请公开了一种电压互感器电气性能试验系统，通过充分考虑各设备电气原理、试验接线要求、重量体积等因素，将试验单元或模块集成化设计，并合理安装于机柜内，各试验单元或模块之间通过主控模块来控制投入和切出，使用时，只需要将待检电压互感器连接在试验线路中，然后通过对电压互感器电气性能试验系统的运行控制，即可完成各项电气性能的试验。本申请的电压互感器电气性能试验系统为一体化检测设备，解决了现有的针对电压互感器电气性能的检测设备功能单一、不能实现对电压互感器全性能的电气性能检测的问题。使用时，减少了试验过程中重复接线、拆线的工作，可快捷、准确、规范开展电压互感器的电气性能检测，省时省力，提高了检测效率。
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公开(公告)号：CN113391149A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110649814.8
申请日：2021-06-10
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明提供了一种用户负荷状态远程更新方法。本发明通过将监测中心收到的用户负荷状态作为当前时刻与接收到下一个用户负荷状态之间时间段内的用户负荷状态以使使得监测中心不用使用预测或统计的方法来预测非状态信息更新时段的用户负荷状态；通过控制低压集抄终端的发送每一个状态更新前的等待延迟以使得使得用户负荷状态变化远程估计均方误差最小，并且通过将等待延迟与当前时刻的用户负荷状态信息和确认信息的网络传输延迟，以及用户负荷状态变化阈值约束下的期望采集时间间隔进行动态关联以减少足用户负荷状态信息的新鲜度要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113054664A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110378028.9
申请日：2021-04-08
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: H02J3/01 , H02J3/12 , G06F16/215 , G06K9/62
Abstract: 本申请提供了一种基于主成分分析和电压相似度的低压配电网拓扑识别方法，具体步骤如下：主站下发校正命令对集中器进行校正；集中器向电能表广播所述校正命令，校正所述电能表；智能配变终端定时获取所述分支电能表的数据监测单元接收到的电能数据；通过主成分分析法对分支电能表‑表箱电能表的电能数据进行计算分析，得到分支电能表‑表箱电能表的拓扑结构；计算所述用户电能表和每个分支电能表的电压相关系数；根据所述电压相关系数的大小，筛选出同一分支电能表下的用户电能表，得到表箱电能表‑用户电能表的拓扑结构。本申请操作简单，只需测量分支‑表箱和表箱‑用户的电压数据，保证了数据准确性，在本地进行分析，得到低压配电网拓扑结构。
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公开(公告)号：CN112949727A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110263855.3
申请日：2021-03-11
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06K9/62 , G06F16/215 , G06Q10/00
Abstract: 本申请公开了一种基于属性分类的设备保障数据特征挖掘方法，包括以下步骤：采集设备运行保障相关数据；设计文档集成所述设备运行保障数据；使用跨数据库查询功能来集成需要挖掘的设备其他功能数据；通过对所述设备运行保障相关数据和所述设备其他功能数据进行清洗、转换和协议预处理，形成相同格式的集成数据；采用属性分类方法挖掘设备保障数据特征；依据特征对预处理后的数据进行最优分类；获取设备保障数据的最优分类挖掘结果，实现了运行设备健康状态的实时精准检测，解决了现有技术中设备保障数据处理方法费时费力，无法根据不同设备的不同属性给出相应合理的检修建议，设备保障管理的效率低的问题。
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公开(公告)号：CN112834979A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110354609.9
申请日：2021-03-30
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G01R35/04
Abstract: 本申请的一种模拟工况下高压电能计量装置误差比对系统，涉及高压电能计量装置误差测试领域，本申请的控制单元分别连接三相移相平衡电源、三相自升压自升流一体化装置的控制端口；三相移相平衡电源的输出端连接三相自升压自升流一体化装置的输入端，三相自升压自升流一体化装置的输出端分别连接三相智能标准电能表和高压电能计量装置。还涉及一种模拟工况下高压电能计量装置误差比对方法。本申请的控制单元控制高压电能计量装置的稳定运行工况，再分别改变电压、电流和相位以模拟高压电能计量装置的实际运行工况，在同一时刻读取被试电能表和三相智能标准电能表的电能值，快速准确地获得在电压、电流和相位变化时高压电能计量装置误差变化情况。
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公开(公告)号：CN112787400A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202011617411.7
申请日：2020-12-30
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 云南电网有限责任公司楚雄元谋供电局
Abstract: 本申请提供一种智慧灌溉用安全用电系统，包括：控制中心、控制终端以及用户端；所述控制中心分别与控制终端、用户端实现通信，以整合和分析用电信息；所述用户端通过与所述控制中心、控制终端之间的通信，发送和/或接收用电信息；所述控制终端包括电源开关、三相电能表、刷卡板、RTU主控模块、无线传输模块、保护装置、存储模块以及触摸显示屏。采用上述装置，避免电气化部件敏感性差，反应迟缓，降低维护成本，可以大规模普及，设备体积小，安装简单，线路整齐，使用安全性高，防盗抗损能力强。
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公开(公告)号：CN112732691A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110017749.7
申请日：2021-01-07
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本申请提供一种基于多种模型对比的大气环境预测方法，包括获取目标城市的常规污染物浓度及气象数据,构建数据库；对数据库进行预处理；根据气象数据为输入因子构建预测PM10浓度Y1的多元线性回归模型；对多元线性回归模型的输入因子进行调整，通过逐步递归方式构建预测PM10浓度Y2的最优线性回归模型；根据网络结构和预处理后常规污染物浓度及气象数据训练BP神经网络模型；基于遗传算法对BP神经网络模型的阈值和权值进行优化得到最优BP神经网络模型；对比上述四个模型，通过PM10均方误差、PM10平均绝对误差和拟合优度确定最终选用模型；通过选择、交叉、变操作迭代进化获得最优BP神经网络参数，获得准确的预测结果并且发现更适用于大气污染物中长期预测。
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