基于多参量隐马尔科夫模型的非侵入式电器负荷辨识方法

    公开(公告)号:CN112444669A

    公开(公告)日:2021-03-05

    申请号:CN202011286230.0

    申请日:2020-11-17

    Abstract: 本发明涉及一种基于多参量隐马尔科夫模型的非侵入式电器负荷辨识方法,包括以下步骤:采集多个家用电器启停时的有功功率、无功功率、电流二次谐波、电流三次谐波的变化量,作为特征库中的样本特征;依据所述多参量隐马尔科夫模型观察值向量序列、观测概率分布、状态转移概率分布、初始概率分布,计算多参量隐马尔科夫模型的隐含状态链,即各电器启停事件序列,从而达到负荷辨识的目的。本发明将隐马尔科夫模型应用于非侵入式负荷辨识领域,本发明为隐马尔科夫模型应用于非侵入式负荷辨识的一种实现,克服了负荷特征库过大、电网供电存在波动、相近特征量家用电器负荷难以区分的问题,取得了较高的识别精度。

    一种基于NB通讯的智能仪表通讯方式优化方法

    公开(公告)号:CN111970722A

    公开(公告)日:2020-11-20

    申请号:CN202010848022.9

    申请日:2020-08-21

    Abstract: 一种基于NB通讯的智能仪表通讯方式优化方法,包括:记录每个仪表端的上报数据、数据上报时间;统计各个时间点每个仪表的数据上报状况;对每个仪表数据上报状况进行相关性分析,得到每个仪表数据相关性结果;对所有仪表端的上报数据、数据上报时间、信号参数数据和环境因素数据进行区域性的划分和时间段的划分并统计各个时间段内、各个区域段内所有仪表端的数据上报状况、信号参数数据和环境因素数据;分别对各个区域段内和各个时间段内所有仪表的数据上报状况、信号参数数据和环境因素数据进行相关性分析,得到各个区域段内和各个时间段内所有仪表数据相关性结果;根据相关性结果,重新配置仪表表端参数,使得仪表数据通讯成功率最大。

    一种智能电表多表位FCT功能检测方法及系统

    公开(公告)号:CN111398887A

    公开(公告)日:2020-07-10

    申请号:CN202010289877.2

    申请日:2020-04-14

    Abstract: 本发明提供一种智能电表多表位FCT功能检测方法及系统,通过软件系统和自动化硬件系统的TCP通讯连接,实现了电表的进仓、上电、检测、出仓、下电等的全自动化控制;软件系统还采用了多线程的采集器,能够根据软件系统配置的待检测电表的数量生成相应线程的采集器,实现了对多块电表同时进行上电、检测。本发明相较于传统的手动入表、上电方式,可以有效避免因为意外对工作人员造成的伤害,本发明能够根据各种类型的电表,配置相应的检测方案,完成电表的自动化功能、参数测试和验证,有效缩短了电表生产流程的周期,提高了检测的准确率和成功率,并且可以追溯检测的全过程,节约了人力成本,提高了电表的生产量。

    基于层次分析法确定智能仪表抄表集中器安装位置的方法

    公开(公告)号:CN110197221A

    公开(公告)日:2019-09-03

    申请号:CN201910443962.7

    申请日:2019-05-27

    Abstract: 本申请提供了一种基于层次分析法确定智能仪表抄表集中器安装位置的方法,需要建立多个Lora智能仪表的客户档案信息,依据客户档案信息确定多个Lora智能仪表的经纬度;利用新安装的智能仪表的客户档案信息中的经纬度信息,计算出每个智能仪表之间的距离;维护当前系统的参数,实地测量该地区Lora智能仪表远程通信的距离R,并将该R值录入到系统中;利用聚类分析法确定Lora智能仪表无线远传智能仪表抄表集中器安装的位置;该聚类分析法采用的算法使用自底向上的层次聚类,保证Lora信号覆盖所有Lora智能仪表,减少集中器的安装数量和集中器信号相互干扰的情况,增加Lora无线远传智能仪表与集中器通讯的成功率,提高通讯的稳定性和数据的正确性。

    一种非入侵式家用电器负荷识别方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN109934303A

    公开(公告)日:2019-06-25

    申请号:CN201910225700.3

    申请日:2019-03-25

    Abstract: 本申请公开了一种非入侵式家用电器负荷识别方法,包括依据获取的第一目标参数计算出第二目标参数;对第二目标参数进行归一化处理;对归一化处理后的第二目标数据进行FFT变换以得出谐波频谱和幅值,并将频谱和幅值作为样本数据;依据样本数据构建神经网络模型,并对神经网络模型进行训练;根据训练后的神经网络模型对家用电器的负荷进行识别。该方法,在计算出第二目标数据之后,不仅对第二目标数据进行归一化处理,还对处理后的第二目标数据进行FFT变换,可确保样本数据的准确性,得出准确性较高的神经网络模型,进而可提高家用电器的负荷识别准确性。另外,本申请还提供了一种非入侵式家用电器负荷识别装置及存储介质,效果如上。

    基于温度压力补偿计算的燃气表计量方法

    公开(公告)号:CN109855694A

    公开(公告)日:2019-06-07

    申请号:CN201910067534.9

    申请日:2019-01-24

    Abstract: 本发明的目的是提供一种基于温度压力补偿计算的燃气表计量方法,能够基本消除温度和压力的影响,从而准确、高效的实现对燃气表的计量。其特点是,包括如下步骤:(1)分别取一只计量正常的燃气表和温压组件,该燃气表通过集成电路总线与温压组件进行数据传输;(2)燃气表发送复位命令给温压组件,得到温压组件返回给燃气表的6个回归系数。本发明是采用普通的膜式燃气表计量与电子补偿相结合的基于温度和压力的补偿计算方法所实现的燃气表计量,可以有效的解决因地理环境和温度环境不同导致的同体积的天然气出现两种不同质量的差异,准确、高效的实现对燃气表的计量,也可以极大的减少“差异”给燃气公司或用户带来的损失。

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