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公开(公告)号：CN111999591B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN201910447860.2
申请日：2019-05-27
Applicant: 北京映翰通网络技术股份有限公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种配电网一次设备异常状态的识别方法，该识别方法包括：将配电网故障录波数据输入宏观分类器得到工况分类；将配电网故障录波数据输入微观分类器得到故障录波数据的模式标签；将所得到的工况分类和模式标签输入异常状态识别器，根据模式标签选择对应的异常状态识别子模型，根据工况分类、模式标签、线路运行信息及线路拓扑信息进行一次设备异常状态进行识别，得到一次设备异常状态的产生原因及位置。
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公开(公告)号：CN110794254B
公开(公告)日：2022-04-15
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：CN108154223B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN201711404581.5
申请日：2017-12-22
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网络拓扑及长时序信息的配电网工况分类方法，所述方法包括：根据广域对时技术对各配电网监测点的工况录波的采集时间点对齐并截取出波形的公共区段，然后按不同配电网监测点的网络拓扑关系按顺序拼接；构建包含卷积层区域和长短时期记忆网络单元的多数据块输入深度神经网络框架，利用工况录波分类数据集对多数据块输入深度神经网络训练以获得最优多数据块输入深度神经网络工况分类器模型；将所述多个有效波形区域输入最优多数据块输入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。
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公开(公告)号：CN108154175B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN201711404560.3
申请日：2017-12-22
Applicant: 北京映翰通网络技术股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种配电网录波多工况精确识别方法，该方法包括：将工况录波输入卷积层区域以获得特征序列；将特征序列输入区域提取网络获得工况区域；将特征序列与工况区域叠加从而获得根据工况区域截取的多个特征序列区域；将该多个特征序列区域输入多层分类器得到对应的每个特征序列区域所对应的工况类型。实现工况持续时间及工况类型的同步判定，且上述两方面结果通过统一模型输出，从而形成端对端流程，以提高识别判定的准确率。
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公开(公告)号：CN110726898B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201810778329.9
申请日：2018-07-16
Applicant: 北京映翰通网络技术股份有限公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种配电网故障类型识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取配电网故障波形；对所述故障波形进行压缩编码，所述压缩编码包括对所述故障波形进行相似性运算和阈值编码以得到故障波形的特征压缩码；将所述特征压缩码输入分类模型得到配电网故障波形的类型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109001593B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201810778344.3
申请日：2018-07-16
Applicant: 北京映翰通网络技术股份有限公司
Inventor： 张建良
Abstract: 本发明公开了一种配电网故障录波控制方法，该方法对录波数据的每个周波进行FFT运算以获特征数据，所述特征数据包括：所述特征数据包括：电流1至N次谐波相量中的一个或多个，电压1至M次谐波相量中的一个或多个，电流的n次以上谐波总能量值，电压的m次以上谐波总能量值；判断零序电流1至N次谐波相量的幅值及相位的变化量或零序电压1至N次谐波相量的幅值及相位变化量是否超出阈值；当超出阈值时则汇集单元控制采集单元启动故障录波，将故障发生时刻的前后多个周波的录波数据上传至汇集单元，经汇集单元进行数据处理后将录波数据传送至主站以完成故障类型及故障位置的判断。
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公开(公告)号：CN108152676B
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201711403320.1
申请日：2017-12-22
Applicant: 北京映翰通网络技术股份有限公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种基于智能体的配电网故障定位方法，该方法包括：当发生配电网故障时，首先初始化智能体在配电网中的起始位置；令智能体在配电网中移动，智能体每移动到一个新的位置时，获取该位置的特征向量；根据当前位置的特征向量和智能体内部存储的特征向量利用智能体内的决策表来决定智能体如何处理当前位置的特征向量和智能体内存储部的特征向量；使智能体遍历配电网内的每一个位置，当智能体遍历全部位置后，智能体内部存储的特征向量所对应的位置即为故障点位置。
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公开(公告)号：CN108120900B
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201711403304.2
申请日：2017-12-22
Applicant: 北京映翰通网络技术股份有限公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种配电网故障定位方法，该方法包括：对包含多层网络模块和双向长短时记忆网络模块的深度神经网络模型框架进行机器学习训练，从而得到最优深度神经网络模型；各监测终端对配电网进工况录波得到录波数据，并对录波数据进行截取获得故障波形区域；利用最优深度神经网络模型中的多层网络模块对故障波形区域进特征提取；各监测终端将特征数据上传至系统主站，并有系统主站进行特征数据归集，并根据配电网拓扑结构将位于同一传输线路上的监测终端的特征数据组合成特征数据序列；将特征数据序列输入双向长短时记忆网络模块从而获得各监测终端与故障点之间的相对位置。
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公开(公告)号：CN110726898A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201810778329.9
申请日：2018-07-16
Applicant: 北京映翰通网络技术股份有限公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种配电网故障类型识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取配电网故障波形；对所述故障波形进行压缩编码，所述压缩编码包括对所述故障波形进行相似性运算和阈值编码以得到故障波形的特征压缩码；将所述特征压缩码输入分类模型得到配电网故障波形的类型。
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公开(公告)号：CN106447930B
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201610792281.8
申请日：2016-08-31
Applicant: 北京映翰通网络技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及商品售卖设备技术领域，提供了一种自动售货机功能扩展装置，包括主控制器和触摸式显示屏，用于接收自动售货机键盘输入装置产生的输入信号的模拟键盘输入接口、用于将来自模拟键盘信号转换模块的键盘信号传递给自动售货机VMC的模拟键盘输出接口、模拟键盘信号转换模块、MDB/VTS接口、MDB/VTS数据处理模块、UART串口、无线通讯模块；主控制器分别连接模拟键盘信号转换模块、MDB/VTS数据处理模块、UART串口、触摸式显示屏、无线通讯模块；还提供了一种自动售卖机的改造方法。本发明的有益效果为：在触摸式显示屏上展示商品详细信息，便于选择；增加更多非现金交易支付方式；结构合理、新颖、应用前景广。
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