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公开(公告)号：CN107315360B
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201710453068.9
申请日：2017-06-15
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心
IPC: G05B19/04
Abstract: 本发明涉及一种测量仪器的远程控制方法和系统。上述测量仪器的远程控制方法包括：将预定义的接口定义语言文件传递给远程过程调用服务框架生成工具，生成服务端对应的第一控制程序的框架和客户端对应的第二控制程序的框架；通过测量仪器的接口驱动程序编程接口，完善所述第一控制程序，并且在所述服务端安装接口驱动程序和驱动库，在所述服务端上安装运行所述第一控制程序；根据测量仪器控制的逻辑完善第二控制程序，在所述客户端运行第二控制程序，通过所述第二控制程序调用控制所述测量仪器的远程接口，将所述测量仪器的控制请求发送给所述第一控制程序，所述第一控制程序调用所述服务端上的接口驱动程序和驱动库对所述测量仪器进行控制。
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公开(公告)号：CN107315360A
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201710453068.9
申请日：2017-06-15
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心
IPC: G05B19/04
CPC classification number: G05B19/04
Abstract: 本发明涉及一种测量仪器的远程控制方法和系统。上述测量仪器的远程控制方法包括：将预定义的接口定义语言文件传递给远程过程调用服务框架生成工具，生成服务端对应的第一控制程序的框架和客户端对应的第二控制程序的框架；通过测量仪器的接口驱动程序编程接口，完善所述第一控制程序，并且在所述服务端安装接口驱动程序和驱动库，在所述服务端上安装运行所述第一控制程序；根据测量仪器控制的逻辑完善第二控制程序，在所述客户端运行第二控制程序，通过所述第二控制程序调用控制所述测量仪器的远程接口，将所述测量仪器的控制请求发送给所述第一控制程序，所述第一控制程序调用所述服务端上的接口驱动程序和驱动库对所述测量仪器进行控制。
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公开(公告)号：CN107294207A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710501975.6
申请日：2017-06-27
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心
IPC: H02J13/00
CPC classification number: H02J13/0075
Abstract: 本发明涉及一种配用电量测终端运维方法和系统，方法包括以下步骤：接收服务器下发的运维任务清单以及运维接入点信息；根据所述运维接入点信息与所述运维目的地的一体化终端建立通信连接，通过所述通信连接向所述一体化终端发送第一身份认证请求，在所述第一身份认证请求通过后，通过所述一体化终端将所述运维任务清单对应的运维文件发送至配用电量测终端，并接收所述一体化终端发送的配用电量测终端的运行参数；接收用户输入的运维数据，将所述运维数据和运行参数上传至服务器；其中，所述运维数据是用户根据所述运维任务清单进行运维操作得到的执行结果数据。
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公开(公告)号：CN107977710B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201711397116.3
申请日：2017-12-21
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种用电异常数据检测方法和装置，属于数据检测技术领域。其方法包括以下步骤：首先获取待测试的用电时序数据和用电异常数据检测模型；其中用电异常数据检测模型是通过提取历史用电大数据的特征值，利用特征值对改进的BP神经网络模型进行训练得到的；在对改进的BP神经网络模型进行训练时利用改进的激活函数动态调整改进的BP神经网络模型中的节点连接权值；最后采用用电异常数据检测模型对待测试的用电时序数据进行检测分析，确定待测试的用电时序数据中的异常数据。上述的用电异常数据检测方法和装置，将历史大数据分析和BP神经网络智能算法有效结合取代人工经验规则诊断，可以大幅提高用电异常数据检测效率和准确性。
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公开(公告)号：CN107977710A
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201711397116.3
申请日：2017-12-21
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种用电异常数据检测方法和装置，属于数据检测技术领域。其方法包括以下步骤：首先获取待测试的用电时序数据和用电异常数据检测模型；其中用电异常数据检测模型是通过提取历史用电大数据的特征值，利用特征值对改进的BP神经网络模型进行训练得到的；在对改进的BP神经网络模型进行训练时利用改进的激活函数动态调整改进的BP神经网络模型中的节点连接权值；最后采用用电异常数据检测模型对待测试的用电时序数据进行检测分析，确定待测试的用电时序数据中的异常数据。上述的用电异常数据检测方法和装置，将历史大数据分析和BP神经网络智能算法有效结合取代人工经验规则诊断，可以大幅提高用电异常数据检测效率和准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN206833921U
公开(公告)日：2018-01-02
申请号：CN201720748942.7
申请日：2017-06-26
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心
Abstract: 本实用新型涉及一种基于触觉调节的语音通信装置及语音通信系统。上述基于触觉调节的语音通信装置包括语音采集电路、语音收发电路、语音输出电路、微型控制器以及振动装置；所述语音采集电路和语音输出电路分别连接所述语音收发电路；所述语音采集电路采集第一语音数据，依次通过所述语音收发电路、通信服务器将第一语音数据转发至通信终端；所述通信终端发送的第二语音数据依次通过所述通信服务器、语音收发电路转发至语音输出电路；所述通信服务器将对第二语音数据处理输出的情感脉冲信号发送至微型控制器；所述微型控制器输出所述情感脉冲信号对应的振动控制信号至振动发生装置；所述振动发生装置接收振动脉冲信号并在手触部位产生振动。
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公开(公告)号：CN207150633U
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201720767747.9
申请日：2017-06-27
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心
Abstract: 本实用新型涉及一种配用电量测终端运维装置及系统，包括：移动运维终端、以及信息采集终端；所述移动运维终端通过通信网络与设于监控中心的服务器设备进行通信；所述信息采集终端与配用电量测终端进行通信连接；所述移动运维终端通过局域网与所述信息采集终端进行通信；所述移动运维终端接收所述服务器设备下发的运维任务清单，并通过信息采集终端将运维任务对应的运维文件下发至所述配用电量测终端，供所述配用电量测终端进行运维；所述信息采集终端采集配用电量测终端的运行参数并发送至移动运维终端，所述移动运维终端接收用户输入的运维数据，并将所述运维数据和运行参数上传至所述服务器设备。
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公开(公告)号：CN110688619B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN201910745468.6
申请日：2019-08-13
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06F17/18 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种配电网的理论线损计算系统及方法，该配电网的理论线损计算系统，包括：参数导入模块，导入理论线损计算相关的物理参数；定义模块，定义理论线损计算规则，理论线损计算规则包括日线损计算规则和月线损计算规则；维护模块，对物理参数和理论线损计算规则进行维护操作；模型建立模块，根据物理参数建立理论线损计算模型；理论线损计算模块，根据理论线损计算规则、理论线损计算模型及用电负荷参数计算理论线损；以及导出模块，把理论线损计算模块的计算结果导出。本发明扩大了配电网的计算和管理范围，有效地帮助其正确决策，提高了理论线损计算准确性和工作效率，建设成本低，具有良好的推广应用前景。
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公开(公告)号：CN109919514B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN201910225283.2
申请日：2019-03-22
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于线损标杆阈值的台区线损异常检测方法，该方法包括：获取目标台区和待选台区的台区位置信息，并利用台区位置信息从待选台区中筛选出目标台区的近邻台区；获取目标台区和近邻台区的历史线损数据，并利用历史线损数据计算目标台区的统计线损基准值；结合线损异常阈值系数和统计线损基准值确定目标台区的线损标杆阈值，并利用线损标杆阈值对目标台区的实时线损统计结果进行异常检测和目标判定。该方法仅需台区位置信息和历史统计数据便可确定出线损标杆阈值，可提升基于线损标杆阈值的台区线损异常检测的准确率。本发明还公开了一种基于线损标杆阈值的台区线损异常检测装置、设备及可读存储介质，具有相应的技术效果。
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公开(公告)号：CN109685290B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN201910109904.0
申请日：2019-02-11
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/08 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的用电量预测方法，采用包括长短期记忆网络LSTM嵌入块的序列到序列seq2seq模型为预测模型，增强了序列到序列seq2seq模型的可学习型和表达性，利用包括历史时间序列和外源性特征数据的历史用电数据训练得到该预测模型，使预测模型除了时间特征外，还对外源性特征进行学习和表达，增加了对影响用电量趋势的多个因素的约束，从而得到了更贴近用电量实际状况的预测模型，通过该预测模型对用电量进行预测，得到了更为准确的用电量预测结果。本发明还提供一种基于深度学习的用电量预测装置及设备，具有上述有益效果。
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