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公开(公告)号：CN116626733A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310607607.5
申请日：2023-05-26
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基准站间模糊度固定异常检测方法、装置、设备及介质，所述方法包括：基于对流层先验模型估计对流层干延迟利用对流层先验知识估计对流层湿延迟基于无电离层模型计算对流层延迟理论值Δ▽T；根据对流层干延迟和对流层湿延迟之和得到总对流层延迟将总对流层延迟与对流层延迟理论值Δ▽T进行比较，当偏差超过指定阈值时，判定窄巷模糊度固定异常。本发明有效解决了Ratio检验和网元模糊度闭合检验方法无法准确检验异常固定的模糊度问题。且本方法对于模糊度固定异常偏差越大的情况检测越准确，有很好的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115526265A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211269012.5
申请日：2022-10-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于递进式学习结构的非侵入式负荷分解方法，包括以下步骤：采集房屋总有功功率和各目标电器有功功率数据；对数据进行预处理，构建数据集；利用所构建的数据集训练基于递进式学习结构的非侵入式负荷分解算法模型；将未知房屋的总有功功率输入基于递进式学习结构的非侵入式负荷分解算法模型，分解得到目标电器的功率消耗序列。本发明通过采用递进式学习结构和时间戳嵌入方法，增强了模型的特征提取能力，且丰富了模型的输入，显著提高了非侵入式负荷分解算法的准确度和泛化能力。
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公开(公告)号：CN118364325A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410573917.4
申请日：2024-05-10
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/21 , H02J3/00 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开基于非侵入式负荷监测的居民用户需求响应行为分析方法，属于电力需求响应行为分析技术领域；基于非侵入式负荷监测的居民用户需求响应行为分析方法包括：基于改进K‑Means聚类算法对居民用户需求响应资源进行分析；基于上述分析结果对考虑分时电价的居民侧用电行为进行优化，通过电价激励手段引导用户自主调整用电习惯，实现电网负荷的平衡；运用非侵入式负荷监测技术深入挖掘居民用户用电信息，探究其在需求响应中的潜力及其对电力系统的可能影响，通过对设备级用电数据的聚类分析，得出不同家庭电器负荷的能耗特点及其对需求响应的潜力。
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公开(公告)号：CN116633474A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310595254.1
申请日：2023-05-25
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了通信领域的一种多站授时联合校验方法、异常授时站点识别方法、装置及存储介质，所述校验方法包括：采集两个待校验授时站点的卫星观测数据，利用两授时站点间的共视卫星组建站间差分观测方程；根据预确定的两授时站点中流动站的近似坐标，构建与流动站的相对坐标参数相关的单差站星距方程；将所述单差站星距方程代入所述站间差分观测方程计算所述流动站的相对坐标参数；通过比较所计算的相对坐标参数与所设定的相对坐标参数的参考值获取校验结果；本发明利用授时解算中授时站点的位置参数与时钟参数具有相关性，联合多个授时站点进行授时可靠性校验，有助于提高授时结果的精度和稳定可靠性。
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公开(公告)号：CN118364426A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410573265.4
申请日：2024-05-10
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/27 , G06F18/15 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开一种基于改进UNet架构的非侵入式负荷监测方法，属于用电负荷监测技术领域；包括：采集目标建筑物内原始电力负荷数据，并进行预处理；构建UNet全卷积神经网络模型，并输入预处理后的数据，提取特征信息；构建BiLSTM模型，将提取的特征信息输入到BiLSTM模型，生成时序特征；将BiLSTM模型输出的时序特征输入到UNet全卷积神经网络模型的扩展路径中，通过跳跃连接机制融合低层和高层特征；融合后的特征在两个并行的任务路径中被进一步分析，分类任务用于预测电器的开/关状态，回归任务用于预测电器的功率值；输出包含电器状态的分类结果及功率消耗的回归预测，分解得到目标电器的功率消耗序列，对输出数据平滑处理。
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公开(公告)号：CN116088002A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211617856.4
申请日：2022-12-15
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 东南大学
IPC: G01S19/21
Abstract: 本发明公开了一种GNSS匹配谱干扰方法、系统、存储介质及计算设备，本发明根据接收机接收到的目标GNSS卫星信号，确定各信号通道的GNSS卫星信号码相位和载波频率，生成与GNSS卫星信号码相位对齐、并且与GNSS卫星信号伪随机码具有强相关性的干扰码，并调制上与目标GNSS卫星信号一致的载波上，生成干扰信号，干扰目标GNSS卫星信号，实现了干扰信号的与卫星信号频率对齐，并利用干扰信号干扰码的强相关性，在相同的播发功率下相较于传统的匹配谱干扰方式有着更好的干扰效果。
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