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公开(公告)号：CN112751567B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN201911052801.1
申请日：2019-10-31
Applicant: 北京映翰通网络技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力系统暂态录波交互数据的压缩方法，所述方法包括：对Comtrade标准文件中的配置文件进行扩展，以增加紧凑数据文件格式；从而使得Comtrade标准文件中的数据文件可以使用所述紧凑数据文件格式进行表示；所述紧凑数据文件格式包括数据头和数据体；所述文件体包括Comtrade标准文件所规定的多个通道的暂态录波数据，所述暂态录波数据是原始采样点录波数据经过二阶差分数据压缩处理后存储于数据体的。
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公开(公告)号：CN112240964B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201910641524.1
申请日：2019-07-16
Applicant: 北京映翰通网络技术股份有限公司
IPC: G01R31/08 , G06F18/241 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种用于配电网的故障类型识别方法，该方法利用故障定位器来识别暂态录波装置所获取的故障录波波形所对应的故障类型。针对目前原始暂态录波数据‑故障类型数据组数量不足以对故障定位器进行良好的训练的情况下，本发明提出了利用故障定位器的浅层结构帮助训练故障分类器，并同时通过设置第一、二故障波形生成器和第一、二故障波形辨别器进行对抗训练，以及第一、二辅助分类器获得充足的且能够与原始故障波形数据‑故障类型数据组相似的人工故障波形数据‑故障类型数据组，来用于故障分类器的训练。
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公开(公告)号：CN110794255B
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN201810866754.3
申请日：2018-08-01
Applicant: 北京映翰通网络技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种配电网故障预测方法，所述方法包括：对所需预测的配电网区段内的故障录波数据提取距前时间、数据密度、降采样波形和局部波形；将距前时间、数据密度、降采样波形和局部波形输入故障预测模型获得预测结果，所述故障预测模型包括深度卷积神经网络、掩蔽单元及长短时期记忆网络单元。
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公开(公告)号：CN112101077A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201910528483.5
申请日：2019-06-18
Applicant: 北京映翰通网络技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种配电网故障类型识别方法，所述方法包括：构建故障波形生成器模型和故障波形识别器模型用于为分类器训练提供故障波形‑故障类型数据组；构建辅助分类器模型，该辅助分类器模型用于识别输入的故障波形的时序为顺时序或逆时序；构建故障分类器模型，且该故障分类器模型与辅助分类器模型中的部分结构保持一致；利用实际故障波形‑故障类型数据组或由故障波形生成器生成的人工故障波形‑故障类型数据组，对故障分类器模型进行训练，从而获得故障分类器。
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公开(公告)号：CN107609569B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201710643117.5
申请日：2017-07-31
Applicant: 北京映翰通网络技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多维特征向量的配电网接地故障定位方法以及基于该方法的定位检测系统。本发明的配电网接地故障定位方法根据由配电网检测终端所发送的故障特征向量结合主站辖区内配电网的拓扑结构及反馈的实际故障处理结果形成用于训练接地故障判定模型的机器学习条目，对现有的接地故障判定模型进行训练，使其不断完善，输出更为精确的故障定位结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110794254A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201810865735.9
申请日：2018-08-01
Applicant: 北京映翰通网络技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的配电网故障预测方法，所述方法包括：对所需预测的配电网区段内的故障录波数据提取距前时间、降采样波形和局部波形；将距前时间、降采样波形和局部波形输入故障预测模型获得预测结果，所述故障预测模型包括深度卷积神经网络及长短时期记忆网络单元。
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公开(公告)号：CN107909118A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711310398.9
申请日：2017-12-11
Applicant: 北京映翰通网络技术股份有限公司
CPC classification number: G06K9/6268 , G01R31/00 , G06K9/6256 , G06N3/0454
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的配电网工况分类方法，所述配电网工况分类方法包括对工况录波进行波形预处理；构建包含卷积层区域和全连接区域的深度神经网络工况分类器框架；利用工况录波分类数据集对深度神经网络进行超参数机器训练以获得最优深度神经网络工况分类器模型；将预处理波形输入最优深度神经网络工况分类器模型以获得该工况录波的工况类型，本发明能够实现对波形本身简单预处理后直接建模识别，机器学习模型自身带有特征提取和工况分类的功能，此种端对端训练模型的方法能进一步提升识别正确率。
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公开(公告)号：CN107154107A
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201710188825.4
申请日：2017-03-27
Applicant: 北京映翰通网络技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及自动售货机领域，提供了一种自动售货机功能扩展设备及方法，该功能扩展设备包括主控制器、触摸式显示屏、模拟键盘信号转换模块、优惠券/打折券数据处理模块、MDB/VTS数据处理模块、UART串口、无线通讯模块；该自动售货机扩展设备在不修改现有自动售货机主控制器软件的前提下，实现屏幕购买商品，保证售货机的运行可靠性，节省大量软件开发和升级的费用；允许优惠券/打折券的使用，可同时使用现金或非现金方式进行支付，大大扩展了自动售货机的服务功能；技术合理、新颖，应用前景广阔。
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公开(公告)号：CN106569088A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201610822855.1
申请日：2016-09-13
Applicant: 北京映翰通网络技术股份有限公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明涉及一种用于配电网线路发生故障时，能够快速的对其故障点进行定位与指示的装置，具体是一种能够快速简便安装的配电线缆在线监测的配电网线路故障指示及定位装置。该装置包括一主壳体、一半环形上臂、四根相互独立压线弹簧、第一半圆形取电线圈、第二半环形取电线圈、第一半环形测量线圈和第二半环形测量线圈等。本发明的有益效果是：由于采用上述技术方案，本发明具有测量精度高，且大电流情况下不饱和。安装便利、能有效的防止线圈发生位移，防水性好。可实时对线缆温度进行监测。
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公开(公告)号：CN104284515B
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201310289012.6
申请日：2013-07-11
Applicant: 北京映翰通网络技术股份有限公司
IPC: H05K1/16
Abstract: 本发明提供了一种能对抗外界磁场干扰的多块PCB闭合罗氏线圈设计方法与实现。多块PCB闭合罗氏线圈，由位于多块PCB上的两组绕线方向相反的线圈串联而成，包括了若干个串联的相同组成单元，所有组成单元的中心均匀分布在待测电流产生的磁场的一条磁力线上。每一个组成单元包括了两组串联的绕线方向相反的线圈的各一圈线匝，这两圈线匝紧密相邻，每一圈线匝包括进线、出线及绕线，最后一块PCB的最后一个组成单元的两条出线直接相连。绕线由位于不同层的布线和不同层之间的过孔环绕而成，绕线平面垂直于PCB表面，绕线的布线路径在垂直于PCB表面的方向上重合。通过该绕线截面中心的磁力线法线方向和绕线截面方向同向，切线方向和绕线截面近似垂直。
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