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公开(公告)号：CN115208730B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202210768236.4
申请日：2022-06-30
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种对码元信号进行临频差分调制解调的方法，通过采用两条相近频率的正弦波叠加形成载波信号，同时解调时采用差分的方式，提高解调性能，同时通过采用两条相近频率的正弦波叠加形成载波信号，这两条正弦波与信号在信道中受到的干扰频率相似，进而使信号能够具有一定的抗噪性能，进而减小信号的误码率；同时临频差分调制技术相比于OFDM不会造成较大的峰值平均功率比，降低设计接收端自动增益电路的复杂度，降低成本，且不易造成非线性失真，并且临频差分调制技术运用于低压侧，够提升对用户侧信息全面、及时、精细的感知能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115208730A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210768236.4
申请日：2022-06-30
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种对码元信号进行临频差分调制解调的方法，通过采用两条相近频率的正弦波叠加形成载波信号，同时解调时采用差分的方式，提高解调性能，同时通过采用两条相近频率的正弦波叠加形成载波信号，这两条正弦波与信号在信道中受到的干扰频率相似，进而使信号能够具有一定的抗噪性能，进而减小信号的误码率；同时临频差分调制技术相比于OFDM不会造成较大的峰值平均功率比，降低设计接收端自动增益电路的复杂度，降低成本，且不易造成非线性失真，并且临频差分调制技术运用于低压侧，够提升对用户侧信息全面、及时、精细的感知能力。
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公开(公告)号：CN111585616A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010348035.X
申请日：2020-04-28
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明涉及一种低压用户侧泛在电力物联网的组网方案，将侵入式PLC通信模块与与之连接的用电器之间实现信息交互；具体交互过程包括：侵入式PLC通信模块采集与之连接的用电器的工作信号；工作信号通过数模转换的数字化调制器得到调制信号；将获得的调制信号通过电力传输通道传输至智能电表；智能电表接收属于该智能电表的用电器的侵入式PLC通信模块传输的数据，以预设的频率将包含用电器工作信息的报文通过现有的电力通道传输至上一级的电力设备；如需要进行电力调整，则对对应的智能电表进行下传关断报文或者调节指令报文，并将控制码传输至相应的标志码对应的用电器的PLC模块，PLC模块对接收的信号进行解调，并做出相应的动作。
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公开(公告)号：CN112884236B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202110259198.5
申请日：2021-03-10
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于VDM分解与LSTM改进的短期负荷预测方法及系统，包括数据清洗、智能预测、多目标优化和综合评价；通过对于缺失值采用最近邻法进行填充，对于非线性、波动的负荷数据采用VDM技术分解成多个相对平稳的子序列；再通过近似熵的方法将多个相对平稳的子序列优化重组成3个序列分量；在此基础上，对分解出的三个主要的分量进行LST网络在模型训练；在迭代过程中加入注意力机制来对不同特征的参数分配不同的权重，在梯度求解过程中，添加蝗虫算法，实现求解过程加快和避免局部最优解的情况。本发明提供的短期负荷预测，很好的适应于电力负荷各分量复杂组成的情况。
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公开(公告)号：CN111585616B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202010348035.X
申请日：2020-04-28
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明涉及一种低压用户侧泛在电力物联网的组网方案，将侵入式PLC通信模块与与之连接的用电器之间实现信息交互；具体交互过程包括：侵入式PLC通信模块采集与之连接的用电器的工作信号；工作信号通过数模转换的数字化调制器得到调制信号；将获得的调制信号通过电力传输通道传输至智能电表；智能电表接收属于该智能电表的用电器的侵入式PLC通信模块传输的数据，以预设的频率将包含用电器工作信息的报文通过现有的电力通道传输至上一级的电力设备；如需要进行电力调整，则对对应的智能电表进行下传关断报文或者调节指令报文，并将控制码传输至相应的标志码对应的用电器的PLC模块，PLC模块对接收的信号进行解调，并做出相应的动作。
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公开(公告)号：CN112884236A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110259198.5
申请日：2021-03-10
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于VDM分解与LSTM改进的短期负荷预测方法及系统，包括数据清洗、智能预测、多目标优化和综合评价；通过对于缺失值采用最近邻法进行填充，对于非线性、波动的负荷数据采用VDM技术分解成多个相对平稳的子序列；再通过近似熵的方法将多个相对平稳的子序列优化重组成3个序列分量；在此基础上，对分解出的三个主要的分量进行LST网络在模型训练；在迭代过程中加入注意力机制来对不同特征的参数分配不同的权重，在梯度求解过程中，添加蝗虫算法，实现求解过程加快和避免局部最优解的情况。本发明提供的短期负荷预测，很好的适应于电力负荷各分量复杂组成的情况。
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