公开(公告)号：CN115640542A

公开(公告)日：2023-01-24

申请号：CN202211310458.8

申请日：2022-10-25

Applicant: 安徽南瑞中天电力电子有限公司

Inventor： 赖志强 ,  刘毅 ,  杜运福 ,  李昊一 ,  钟文豪

IPC: G06F18/2415 ,  G01R35/04

Abstract: 本发明涉及智能电能表技术领域，特别是涉及基于贝叶斯理论的智能电能表状态评估方法及评估装置。本发明基于贝叶斯理论，利用智能电能表退化试验的退化数据集x计算先验概率，利用智能电能表实际现场采样的采样数据集X计算似然函数，将基于两者参数计算后验概率，实现修正并构建出智能电能表的状态模型。本发明所需样本量小，数据处理负载低，可快速构建出状态模型，提供更为准确的失效概率、对智能电能表运维提供更为有效的参考。

公开(公告)号：CN115622034A

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN202211269507.8

申请日：2022-10-18

Applicant: 安徽南瑞中天电力电子有限公司

Inventor： 宗海乐 ,  左勇 ,  林乃奇 ,  朱若兰 ,  潘植鑫 ,  沈石雨 ,  李昊一 ,  钟文豪 ,  戴鹏翔 ,  王钰 ,  杨宝童

IPC: H02J3/00 ,  H02J13/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明属于电力设备领域，具体涉及一种基于改进遗传神经网络的物联表电力负荷识别方法、系统；以及采用该方法的负荷识别装置。S1：通过物联表计量芯获取典型电器运行的电力数据；并归一化得到训练集和测试集。S2：基于BP神经网络构建一个基于物联表采样数据的电力用户负荷识别的网络模型。S3：设计一个基于改进遗传算法的参数优化模型。S4：采用实数编码的方式对识别网络模型的初始权值和阈值进行编码，然后作为初始种群输入到参数优化模型进行迭代优化。S5：对权值优化后的识别网络模型进行训练。S6：实时获取物联表采集的电压和电流数据，归一化后输入到识别网络模型中进行负荷识别。

公开(公告)号：CN115061079A

公开(公告)日：2022-09-16

申请号：CN202210734613.2

申请日：2022-06-27

Applicant: 安徽南瑞中天电力电子有限公司

Inventor： 左勇 ,  沈石雨 ,  潘植鑫 ,  尹天阳 ,  石万担 ,  钟文豪 ,  李昊一

IPC: G01R35/04

Abstract: 本发明属于电力设备测试领域，具体涉及一种电能表计量误差在线测量方法及批量测试系统、设备。该测试方法包括如下过程：S1：将标准电表与被测电表共同串接到包含目标负载的线路上。S2：采集被测电表与标准电表在测量周期内的读数。S3：在测量周结束后，根据两表读数计算被测电表的计量误差。在线批量测试系统用于对多个电能表的计量误差进行同步在线测量。在线批量测试系统包括：测试机台、采集器、集中器，以及上位机。其中，测试机台内包含若干电能表的安装工位。采集器与测试机台中所有电能表电连接；集中器与采集器通讯连接；上位机与集中器通信连接。本发明解决了现有智能电能表的计量误差测试结果的可靠性不足，难以实现在线测量的问题。