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公开(公告)号：CN111562540B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202010416450.4
申请日：2020-05-17
Applicant: 宁夏隆基宁光仪表股份有限公司
IPC: G01R35/04 , G06V20/52 , G06V10/26 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开一种基于动态图像识别和分析的电能表检测监测方法，涉及电能计量监测技术领域，解决的技术问题是目前电能表检定流水线车间内大范围异常现象监测不佳的状况，提出新型的解决方案。本发明将电子传感器技术、图像处理技术、数据处理技术、控制技术和计算机技术有机地结合在一起，应用到电能表检测领域中，实现检测技术的智能化、自动化监控，提高了电能表检测现场的监控力度，本发明通过使用改进型差分法，实现电能表在流水线中的动态状况信息的提取，通过对图像进行分割，获取现场运动状态信息，并通过采用蚁群算法实现电能表检测现场的异常分析，从而实现电能表检测工况的监控，同时还实现可疑人员的监控，本发明智能化、自动化程度高。
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公开(公告)号：CN111371461B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010339012.2
申请日：2020-04-26
Applicant: 宁夏隆基宁光仪表股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种适用于智能电表的原码与反码混合式数据压缩方法，包括以下步骤：将待压缩的原始数据进行复制，对复制后的原码数据进行反码操作；设置数据最小单位为N个字节，其中N为大于等于1的整数；对原码数据和反码操作后的数据进行数据重现频率分析，设置原码与反码标志位；根据原码与反码的标志位，将原码数据更换为重复频率更高的数据，再将数据进行压缩。本发明对需要压缩的原始数据进行反码操作，对原码与反码数据统一进行数据重复频率统计，实现将原始数据重复频率提高的同时，降低低频率数据的出现，解决数据存储容量大的问题，提高数据压缩效率。
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公开(公告)号：CN111929633A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010481578.9
申请日：2020-05-31
Applicant: 宁夏隆基宁光仪表股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于融合蚁群算法的电能表检测系统及方法，涉及电能计量技术领域，本发明采用分类算法模型能够实现多种数据类型的分类，将电能表检定数据、参数数据以及多个传感器感知到的电能表检测数据按照一定的属性进行分类，提高了数据管理能力。本发明采用物联网的架构体系，能够远程、在线、实时监控底层数据采集能力和应用能力，使得用户不必亲临现场，即可实现电能表检定的管理和监控；本发明通过改进型的蚁群算法实现分类后电能表数据、分类中电能表数据或者分类前电能表数据以及分类属性之间的电能表的最佳化搜索，使得用户快速从多种数据中查出目标数据的最优值，从而提高了电能表的检定效率和数据管理能力。
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公开(公告)号：CN111766557A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010481340.6
申请日：2020-05-31
Applicant: 宁夏隆基宁光仪表股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于K-Means算法分析影响电能表检测精度的方法，通过采用多个传感器感知电能表检测数据的底层信息，通过多种数据融合算法获取光电传感器、红外传感器、速度传感器、加速传感器、GIS传感器、振动传感器、纹波传感器、温湿度传感器、角度传感器、磁场传感器、转速传感器、RFID标签、GPS设备、射线辐射传感器、热敏传感器、能耗传感器等感测到的电能表检测环境的不同信息情况，进而获取影响电能表精度的外部信息，采用融合数据模型实现数据的融合，通过改进的K-Means算法，能够有效地实现环境干扰数据的类别分类，并通过随机矩阵算法计算出环境干扰数据对电能表精度的影响，实现电能表工作环境的评估。
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公开(公告)号：CN110647720A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910930291.7
申请日：2019-09-29
Applicant: 宁夏隆基宁光仪表股份有限公司
IPC: G06F17/14
Abstract: 本发明的嵌入式平台下非平稳信号电能计量的方法，涉及电能计量领域，解决现有技术中的电网信号中非平稳信号耗电计量不精准合理的问题。该方法包括：首先对非平稳信号建立数学模型，通过数学模型表现出电流电压的直流分量，第n次电压和电流谐波分量或者间谐波的分量的幅值、角频率、相位。其次，通过频率自适应梳状滤波器可以对非平稳的电压信号和电流信号进行分解，可以得到电压信号、电流信号直流分量以及谐波和间谐波交流分量和正交分量。接着，根据以上参数得到偏置频率的自适应梳状滤波器的动态方程以及更新器法则。最后，为了能够在嵌入式系统中便于实现，对以上步骤参数进行离散化处理，进而迭代计算出谐波和间谐波功率电能计量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111371460B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202010338984.X
申请日：2020-04-26
Applicant: 宁夏隆基宁光仪表股份有限公司
Inventor： 李建炜 , 曹献炜 , 常兴智 , 王再望 , 党政军 , 武晓勇 , 纳晓文 , 李晓雄 , 谭忠 , 陈良才 , 马强 , 屈子旭 , 杨杰 , 曹宁 , 李全堂 , 王龙龙 , 刘贵平 , 张白
Abstract: 本发明涉及一种适用于智能电表的高低频匹配数据压缩方法，包括以下步骤：设置数据最小单位为N个字节，其中N为大于等于1的整数；对数据进行数据重复频率分析，设置高低频匹配信息表；将低频数据更换为与之匹配的高频数据；设置高低频标志位，原有数据为高频数据则标志位为0，为低频数据则标志位为1；依次根据高低频匹配标志位建立高低频匹配标志数据；最后将修改后的数据进行压缩。本发明对原有低频数据采用高频数据进行替换，解决数据存储容量大的问题，提高了数据压缩效率。
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公开(公告)号：CN111562541B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202010481313.9
申请日：2020-05-31
Applicant: 宁夏隆基宁光仪表股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种应用CART算法实现电能表检测数据管理的软件平台，涉及电能计量检测技术领域，通过采用云大数据管理平台，充分挖掘海量数据中的信息，以实现大数据的分析、挖掘和处理，通过采用云计算技术，能够在几秒钟的时间内处理上亿种数据类型，通过CART算法和改进型的CART算法，提高了不同数据的分类能力和计算精度，通过CART算法还能够实现大数据的分布式层次模型的构建，简化了数据识别能力。本发明通过采用数据融合算法将信息表现形式多样化、信息数量巨大化、信息关系复杂化的电能表各种数据及时性、准确、可靠地反映出来，通过BP神经网络算法模型，利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差，提高学习算法精度。
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公开(公告)号：CN113687292A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202010416905.2
申请日：2020-05-18
Applicant: 宁夏隆基宁光仪表股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种大数据、云环境下电能表错误接线的检测系统及方法，涉及电能计量检测技术领域，构建出设备层、通信层、数据处理层和监测层的系统体系，利用云大数据管理平台实现对电能表错误接线情况下输出的各种数据的分类、计算、存储和数据传递，实现了电能表远程、在线、实时监控。本发明通过构建标准数据库，实现电能表故障接线数据类型、档案错误数据类型、过压检测数据类型、表计损坏运行数据或者无功补偿数据等多种数据的分析，有效地实现CT二次短路、CT二次开路、正负极性反接、PT一、二次断相、电压错相、电流错相或表尾电流进出反接情况下的数据输出分析，通过利用多种算法模型，实现不同的计算需求，满足数据分析的多种需要。
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公开(公告)号：CN111722174A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010481493.0
申请日：2020-05-31
Applicant: 宁夏隆基宁光仪表股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种应用量子粒子群算法实现电能表异常诊断系统及方法，涉及电能计量技术领域，本发明构建出物联网的架构体系，实现电能表异常数据的远程监控，通过利用小波变化方法实现电能表数据信息的变化、延展，通过利用小波变换，能够抑制噪声的干扰，提高特征提取的精度，准确度高，性能更加稳定；通过利用改进型量子粒子群算法，能够有效地对粒子群进行筛选，加快粒子群的收敛速度，防止同时陷入局部极值，在收敛速度及寻找全局最优方面，表现出较好的效果，通过利用BP神经网络算法模型，能够实现异常数据的快速诊断，将大量的电能表数据信息在几秒时间内快速进行计算，实现数据的分析和判断。
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公开(公告)号：CN111562540A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010416450.4
申请日：2020-05-17
Applicant: 宁夏隆基宁光仪表股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于动态图像识别和分析的电能表检测监测方法，涉及电能计量监测技术领域，解决的技术问题是目前电能表检定流水线车间内大范围异常现象监测不佳的状况，提出新型的解决方案。本发明将电子传感器技术、图像处理技术、数据处理技术、控制技术和计算机技术有机地结合在一起，应用到电能表检测领域中，实现检测技术的智能化、自动化监控，提高了电能表检测现场的监控力度，本发明通过使用改进型差分法，实现电能表在流水线中的动态状况信息的提取，通过对图像进行分割，获取现场运动状态信息，并通过采用蚁群算法实现电能表检测现场的异常分析，从而实现电能表检测工况的监控，同时还实现可疑人员的监控，本发明智能化、自动化程度高。
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