一种配电自动化移动模拟主站及其利用方法

    公开(公告)号:CN107733090A

    公开(公告)日:2018-02-23

    申请号:CN201711183901.9

    申请日:2017-11-23

    CPC classification number: H02J13/0017

    Abstract: 本发明公开了一种配电自动化移动模拟主站及其利用方法,该利用方法包含:S1,实际主站向移动模拟主站内导入图模、信息量表配电自动化调试业务数据;S2,在现场通过移动模拟主站完成对配电自动化终端的本地调试,利用多台移动模拟主站同一时间多线程进行多台终端的调试工作;S3,通过实际主站对现场被调试终端进行调试结果校验,确认本地调试正确性。本发明可以有效缩短调试时间、提升现场设备运维效率,从而提升送电及时率、供电可靠性,对于提升公司作为服务型企业的企业形象有直接作用;同时,调试运维效率的提升可以为公司节省人力、设备资源成本,具备显著经济效益。

    重要用户定制电力方法、重要用户定制电力系统及其用途

    公开(公告)号:CN106651156A

    公开(公告)日:2017-05-10

    申请号:CN201611116238.6

    申请日:2016-12-07

    CPC classification number: G06Q10/06315 G06Q50/06

    Abstract: 本发明公开了一种重要用户定制电力方法,包含以下步骤:S1、分析待定制电力区域内所有重要用户的电能质量问题,根据不同重要用户对电能质量问题的需求确定对应的电能质量目标;S2、根据不同重要用户的电能质量目标,对待定制电力区域内的各重要用户的负荷进行分类,并对待定制电力区域内的各重要用户的电能质量问题的需求进行分级;S3、根据不同重要用户的电能质量问题的需求分级,确定对应的定制电力设备,并进行优化配置,完成重要用户定制电力。本发明还公开了一种重要用户定制电力系统及其用途。本发明一方面可以减少用电设备的故障,提高供电服务水平,保证生产和生活的正常进行,另一方面能够减小电网内部因电能质量问题造成的损耗,从而提高电能的使用效率。

    一种基于电气距离矩阵标签的分布式发电集群划分方法

    公开(公告)号:CN118232400A

    公开(公告)日:2024-06-21

    申请号:CN202410236314.5

    申请日:2024-03-01

    Abstract: 一种基于电气距离矩阵标签的分布式发电集群划分方法,所述方法包括:步骤S1,获取配电网基本参数,计算有功电气距离矩阵dP和无功电气距离矩阵dQ;步骤S2,依据有功电气距离矩阵dP和无功电气距离矩阵dQ并通过算法对配电网进行发电集群划分;步骤S3,输出发电集群划分结果。该发明基于有功灵敏度矩阵和无功灵敏度矩阵构造有功电气距离矩阵和无功电气距离矩阵,使用COPRA‑PI对分布式发电集群进行划分,为配电网分布式集群划分方法提供优异的参考。

    一种用于移动能源管家的电力能源作业管理系统及方法

    公开(公告)号:CN112116109A

    公开(公告)日:2020-12-22

    申请号:CN202011041159.X

    申请日:2020-09-28

    Abstract: 本发明公开了一种用于移动能源管家的电力能源作业管理系统,包括:任务数据库;任务提取模块,输入端与任务数据库的输出端连接,对任务数据库进行任务提取,获得任务指令信息;核查维护模块,输入端与任务提取模块的输出端连接,对任务指令信息进行核查维护,获得维护任务信息;作业执行模块,输入端与核查维护模块的输出端连接,输出端与作业设备连接,根据维护任务信息,对作业设备进行作业执行,完成作业设备的现场作业。此发明解决了传统作业管理移动化和数字化薄弱的问题,将作业管理系统设置于移动能源管家的移动终端上,将电力能源、作业设备与服务人员移动化和数字化相结合,便捷了作业管理,提升了工作效率。

    基于分层注意力转换器的眼周年轻化手术建议方法及系统

    公开(公告)号:CN119786075A

    公开(公告)日:2025-04-08

    申请号:CN202411778122.3

    申请日:2024-12-05

    Abstract: 本发明涉及眼周年轻化手术建议技术领域,提供了基于分层注意力转换器的眼周年轻化手术建议方法,包括:S1:收集用于训练多标签分类模型的数据集,并确定所需解决的问题,以及确定用于评估模型性能的指标;S2:基于分层注意力转换器的架构,引入区域识别分支区分图像的前景区域与背景区域,引入补丁识别分支分别对通过区域识别分支识别出的前景区域和背景区域进行捕捉特征的细化,采用包括二元交叉熵BCE损失、三元组Triplet loss损失组合的多尺度分支训练目标进行对比学习,最终生成多标签分类模型;S3:通过实验来验证多标签分类模型性能,以及通过消融研究的方式评估模型中不同组分的贡献。能够帮助个人方便地评估眼周老化,并在家中就能够提供治疗建议。

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