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公开(公告)号：CN116660317B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202310912761.3
申请日：2023-07-25
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种光伏阵列的热斑检测方法、系统、处理器及存储介质，属于光伏发电领域。所述光伏阵列的热斑检测方法，包括：将光伏阵列的红外图像划分为多个热斑检测基本单元；根据所述热斑检测基本单元的红外图像颜色筛选出第一热斑隐患疑似单元，并获取所述第一热斑隐患疑似单元的位置和平均温度；根据获取的平均温度和光伏阵列正常工作状态下的参考温度，判断所述第一热斑隐患疑似单元是否存在热斑隐患，当存在热斑隐患时，输出所述第一热斑隐患疑似单元的位置。本发明实施例通过光伏阵列的红外图像的颜色以及平均温度判断热斑
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公开(公告)号：CN116996941A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310736108.6
申请日：2023-06-20
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司 , 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 谢凡 , 甄岩 , 张金帅 , 郑利斌 , 徐铭铭 , 白晖峰 , 霍超 , 尹志斌 , 罗安琴 , 张楠 , 丁啸 , 张港红 , 高建 , 苑佳楠 , 申振东 , 李丰君 , 谢芮芮 , 冯光 , 尚博文
IPC: H04W28/086 , H04W28/08
Abstract: 本发明涉及通信技术领域，提供一种基于配网云边端协同的算力卸载方法、装置及系统。所述方法包括：确定端侧、边缘侧及云侧的待执行的任务序列；在端侧的任务序列、边缘侧的任务序列以及云侧的任务序列被执行的总能耗和总时延最小的约束条件下，利用预测网络确定端侧、边缘侧、云侧之间的算力卸载方式，所述算力卸载方式包括：卸载端侧的任务序列到边缘侧执行、卸载边缘侧的任务序列到云侧执行、卸载云侧的任务序列到边缘侧执行。本发明基于配网云边端全局的总能耗和总时延进行考虑，利用预测网络确定端侧、边缘侧、云侧之间的算力卸载方式，实现云边端算力资源的协同卸载，从而实现云边端的算力均衡，降低时延。
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公开(公告)号：CN116937562A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310912373.5
申请日：2023-07-24
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网上海能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F30/20 , H02J3/46 , G06F119/06 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种分布式光伏接入的电能质量预测方法、装置以及电力系统，方法包括：根据目标发电用户集合中单个发电用户的光伏发电量、辐照信息、天气信息、时间信息和温度信息，以及该发电用户对应的第一预测模型，获得预测光伏发电量，以及根据目标用电用户集合中单个用电用户的用电量、天气信息、时间信息和温度信息，以及该用电用户对应的第二预测模型，获得预测用电量，根据目标发电用户集合中所有发电用户的预测光伏发电量和目标用电用户集合中所有用电用户的预测用电量对电能质量进行预测。由此，根据所有发电用户的预测光伏发电量和所有用电用户的预测用电量，能够有效感知发用电用户未来时刻的功率情况，避免台区出现电能质量问题。
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公开(公告)号：CN116582450A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310858388.8
申请日：2023-07-13
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种低压配电网业务接入感知方法及系统，属于配电物联网技术领域。所述方法包括：响应于业务变更信号，采集对应的业务流信息；基于特征提取模型，对所述业务流信息进行特征提取，获得业务流特性参数；对所述业务流特性参数进行归一化处理，获得业务流特征集；采集当前配电网的历史业务接入数据，与所述业务流特性集共同构建样本集，并基于所述样本集进行机器学习，输出关键特征；基于所述关键特征进行专家库模糊匹配，确定业务类型。本发明方案提出的业务感知方法实现业务流关键特征的识别，进而实现业务的自动感知，提高业务接入效率。
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公开(公告)号：CN116151495A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310445155.5
申请日：2023-04-24
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06N20/20 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电网信息技术领域，提供一种基于联邦学习的用电预测方法及系统、计算机设备。所述方法包括：通过云计算平台发送用电预测模型到各个边缘计算节点；各个边缘计算节点利用本地的电力负载数据对接收到的用电预测模型进行训练，得到训练参数；通过中心节点获取各个边缘计算节点的用电预测模型的训练参数，并进行优化得到优化参数，将优化参数上传到云计算平台；云计算平台根据中心节点上传的优化参数对用电预测模型的参数进行更新，将更新的用电预测模型发送到各个边缘计算节点；各个边缘计算节点利用更新的用电预测模型进行用电预测。本发明将联邦学习与用电数据分析相结合，解决了边缘计算节点的数据孤岛问题和数据泄露的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119892352A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510003100.8
申请日：2025-01-02
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司
IPC: H04L9/08 , H04L9/30 , H04L9/32 , G06F16/2455
Abstract: 本公开涉及供配电技术领域，具体涉及一种基于雾计算的数据聚合方法、装置、系统、设备及介质，所述方法应用于控制端，包括：生成公钥、私钥、超递增序列以及轻量级分组密码的秘钥；发送公钥、超递增序列、雾节点随机数以及轻量级分组密码的秘钥；接收聚合数据并解析，以获取雾聚合用电数据、雾节点消息认证码、雾节点身份标识以及第一时间戳；获取基于雾节点随机数、雾节点身份标识、第一时间戳以及轻量级分组密码的秘钥生成的控制端消息认证码；若雾节点消息认证码与控制端消息认证码匹配，则基于公钥、私钥、超递增序列对聚合用电数据中的加密用电数据进行解密。该方案可以降低用户数据泄露的概率，对智能电网的安全性和稳定性进行了改善。
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公开(公告)号：CN119575077A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510084981.0
申请日：2025-01-20
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种故障定位方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品；该方法包括：当检测到满足行波分析启动条件时，获取线路的两个测点的待分析的故障行波信号集合，故障行波信号集合中包括不同采样周期所采集到的故障行波信号，行波分析启动条件根据工频信号的增益函数确定；针对每个故障行波信号集合，根据故障行波信号集合构建随机共振系统势函数，根据随机共振系统势函数对故障行波信号进行系统共振，得到待提取行波信号；对待提取行波信号进行波头提取，记录测点对应的行波到达时间；根据每个测点对应的行波到达时间以及线路总长度进行故障定位，确定故障位置，解决了故障行波信号采集不准确以及波头提取不准确的问题。
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公开(公告)号：CN119448537A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411385073.7
申请日：2024-09-30
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司
IPC: H02J13/00 , H04L67/12 , H04L41/084 , H04L41/12 , H04L9/40
Abstract: 本发明涉及电力通信技术领域，提供一种基于5G通信的配电终端即插即用接入方法及拓扑识别系统。所述方法包括：在配电终端与云主站之间建立5G通信连接；配电终端通过5G通信连接向云主站发送注册请求；云主站根据接收到的注册请求中的设备注册信息创建注册表，根据注册表查询该配电终端是否已注册；在确定该配电终端未注册的情况下，查询云主站是否存在该配电终端的映射模型，若存在该配电终端的映射模型，将该配电终端映射到对应的映射模型；云主站通过5G通信连接向配电终端发送映射模型的配置信息；配电终端根据接收到的配置信息对配电终端模型进行配置。本发明提高低压配电物联网系统的智能化水平和管理效率，降低运维成本。
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公开(公告)号：CN119448177A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202310953159.4
申请日：2023-07-31
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司 , 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 谢凡 , 甄岩 , 张金帅 , 郑利斌 , 徐铭铭 , 白晖峰 , 霍超 , 尹志斌 , 罗安琴 , 张楠 , 丁啸 , 张港红 , 高建 , 苑佳楠 , 申振东 , 李丰君 , 谢芮芮 , 冯光 , 尚博文
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06N3/049 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了分布式能源出力预测方法、系统、装置及计算设备，属于数据处理技术领域，该方法包括：接收各分布式能源设备在多个时间点的设备状态信息；将各分布式能源设备在多个时间点的设备状态信息映射至虚拟空间，得到各分布式能源设备的数字孪生体；根据目标数字孪生体在多个时间点的设备状态信息，通过预先训练好的能源出力预测模型预测目标数字孪生体在当前时间点的出力情况，其中，能源出力预测模型是包括门控单元的脉冲神经网络，在训练过程中门控单元根据当前时间步的输入信息和前n个时间步的膜电位确定并更新模型参数。上述方法实现了不同种类的分布式能源状态的可观可测可控，实现了精准的分布式能源出力预测，降低了系统功耗。
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公开(公告)号：CN118074112A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410192216.6
申请日：2024-02-21
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/22 , G06F18/27 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06Q50/06 , H02J3/38 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及光伏发电功率预测领域，提供一种基于相似日与长短期时间序列网络的光伏功率预测方法。所述方法包括：对历史的光伏功率和气象数据以及实时的光伏功率和气象数据进行预处理，基于预处理的历史光伏功率和气象数据选取相似日，将选取的相似日、预处理的光伏功率和气象数据、预测气象数据输入长短期时间序列网络进行光伏发电功率预测，得到未来数日的光伏发电功率曲线。本发明能够实现光伏发电功率的精准预测。
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