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公开(公告)号：CN109067775B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201811057233.X
申请日：2018-09-11
Abstract: 本发明公开了一种通信数据压缩、解压方法、装置及系统，方法包括：接收配置帧，数据帧；将数据帧分割数据帧集合，判断是否为本轮压缩的第一帧数据；若是，将当前帧的SYNC字段的数值改为预设字段，将当前帧的下一帧作为当前帧；若否，对当前帧进行变量压缩得到变量段ΔDATA_Frame；根据压缩计数字Count_byte判断所压缩的数据帧是否达到压缩上限；判断压缩耗时是否大于或等于预设时限T；将DATA_Frame1，压缩计数字Count_byte以及变量段ΔDATA_Frame的组合作为压缩后的数据发送至WAMS系统中用于接收数据发送设备所发送的数据的主站。应用本发明实施例，可以提高信息的发送效率。
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公开(公告)号：CN109067775A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201811057233.X
申请日：2018-09-11
CPC classification number: H04L69/04 , H04L67/2828
Abstract: 本发明公开了一种通信数据压缩、解压方法、装置及系统，方法包括：接收配置帧，数据帧；将数据帧分割数据帧集合，判断是否为本轮压缩的第一帧数据；若是，将当前帧的SYNC字段的数值改为预设字段，将当前帧的下一帧作为当前帧；若否，对当前帧进行变量压缩得到变量段ΔDATA_Frame；根据压缩计数字Count_byte判断所压缩的数据帧是否达到压缩上限；判断压缩耗时是否大于或等于预设时限T；将DATA_Frame1，压缩计数字Count_byte以及变量段ΔDATA_Frame的组合作为压缩后的数据发送至WAMS系统中用于接收数据发送设备所发送的数据的主站。应用本发明实施例，可以提高信息的发送效率。
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公开(公告)号：CN108833058A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810512198.X
申请日：2018-05-25
IPC: H04L1/00
CPC classification number: H04L1/0007 , H04L1/0002 , H04L1/0079 , H04L1/0083
Abstract: 本发明公开了一种广域测量系统通信过程动态数据压缩、解压的方法，该方法通过研究实时动态数据传输规约，相量测量单元端在整秒时刻选择完整数据格式传输，非整秒时刻选择压缩数据格式传输，相量测量单元端压缩过程包括DC_IDCODE压缩、世纪秒SOC压缩、相量数据压缩、频率偏移量压缩、频率变化率压缩、模拟量压缩以及开关量压缩，所述相量测量单元端将数据帧传输到数据集中器端，数据集中器端通过对相量测量单元端传输的数据帧格式的检测，识别出数据帧的格式，通过读取配置帧和上一时刻的数据帧解压出压缩数据帧，进而还原成符合传输规约的数据帧。
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公开(公告)号：CN108833058B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201810512198.X
申请日：2018-05-25
IPC: H04L1/00
Abstract: 本发明公开了一种广域测量系统通信过程动态数据压缩、解压的方法，该方法通过研究实时动态数据传输规约，相量测量单元端在整秒时刻选择完整数据格式传输，非整秒时刻选择压缩数据格式传输，相量测量单元端压缩过程包括DC_IDCODE压缩、世纪秒SOC压缩、相量数据压缩、频率偏移量压缩、频率变化率压缩、模拟量压缩以及开关量压缩，所述相量测量单元端将数据帧传输到数据集中器端，数据集中器端通过对相量测量单元端传输的数据帧格式的检测，识别出数据帧的格式，通过读取配置帧和上一时刻的数据帧解压出压缩数据帧，进而还原成符合传输规约的数据帧。
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公开(公告)号：CN108233344B
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201810082663.0
申请日：2018-01-29
CPC classification number: Y02E40/72 , Y02E60/723 , Y02E60/725 , Y02E60/728 , Y04S10/12 , Y04S10/16 , Y04S10/20 , Y04S10/265
Abstract: 本发明公开了一种基于组播的配电网WAMS通信保护与馈线自动化方法，其特征是设置基于组播的配电网WAMS通信模型，用于承载配电网WAMS通信业务；采用组播通信提高配电网WAMS的通信可靠性；设置基于组播的配电线路PDC和配电线路PMU实现智能分布式馈线自动化；设置基于组播的配电线路PMU和分布式电源接入控制器实现分布式电源并网保护。本发明方法能有效增强配电网WAMS的通信可靠性，减少故障定位、故障隔离和健全区恢复供电的时间，提高馈线自动化的可靠性，减少分布式电源并网给配电网的安全运行带来的风险。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108233344A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201810082663.0
申请日：2018-01-29
CPC classification number: Y02E40/72 , Y02E60/723 , Y02E60/725 , Y02E60/728 , Y04S10/12 , Y04S10/16 , Y04S10/20 , Y04S10/265 , H02H7/263 , H02J3/381 , H02J13/0013 , H02J2003/007 , H04L1/22 , H04L41/0663 , H04L41/0677 , H04L47/15
Abstract: 本发明公开了一种基于组播的配电网WAMS通信保护与馈线自动化方法，其特征是设置基于组播的配电网WAMS通信模型，用于承载配电网WAMS通信业务；采用组播通信提高配电网WAMS的通信可靠性；设置基于组播的配电线路PDC和配电线路PMU实现智能分布式馈线自动化；设置基于组播的配电线路PMU和分布式电源接入控制器实现分布式电源并网保护。本发明方法能有效增强配电网WAMS的通信可靠性，减少故障定位、故障隔离和健全区恢复供电的时间，提高馈线自动化的可靠性，减少分布式电源并网给配电网的安全运行带来的风险。
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公开(公告)号：CN120016530A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510158483.6
申请日：2025-02-13
Abstract: 本发明公开了一种考虑风电出力不确定性和海缆传输效率的海上风储配置方法，涉及储能优化配置领域，该海上风储配置方法包括：利用皮尔逊相关系数的萤火虫森林聚类算法对海上风电出力数据集进行聚类，得到海上风电的年度运行场景；利用仿射数学技术建立基于海缆线路阻抗不确定性的线路阻抗复仿射模型；利用收敛判别技术对优化后的线路阻抗复仿射模型进行潮流计算，并根据潮流计算结果建立线路参数不确定性的海缆传输效率模型；基于海上风电的年度运行场景，建立双阶段优化配置模型，并对双阶段优化配置模型进行求解。本发明通过线路阻抗复仿射模型的潮流计算与判别方法，解决电压复仿射数无法采用传统比较复数模的缺陷。
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公开(公告)号：CN119721504B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510221741.0
申请日：2025-02-27
IPC: G06Q10/063 , H02J3/00 , G06Q50/06
Abstract: 本公开实施例提供异构柔性负荷聚合处理方法及其装置和虚拟电厂平台，方法包括：根据异构柔性负荷设备集群中的多种柔性负荷设备各自的时域状态演变特征分别构建状态演变模型；多种柔性负荷设备的种类包括温控负荷设备、电动车辆和储能设备；基于各种柔性负荷设备的状态演变模型在时域上的时刻对应关系，聚合各状态演变模型，以得到柔性负荷聚合模型；基于柔性负荷聚合模型及每种柔性负荷设备的约束预测异构柔性负荷设备集群在时域上的预测可调容量。通过根据不同种类的柔性负荷设备的各自特征分别建立时域演变模型并形成统一时间尺度的聚合，解决相关技术中的系统与设备控制的时间尺度不一致问题，提升可调资源的调控精准性。
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公开(公告)号：CN119721504A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510221741.0
申请日：2025-02-27
IPC: G06Q10/063 , H02J3/00 , G06Q50/06
Abstract: 本公开实施例提供异构柔性负荷聚合处理方法及其装置和虚拟电厂平台，方法包括：根据异构柔性负荷设备集群中的多种柔性负荷设备各自的时域状态演变特征分别构建状态演变模型；多种柔性负荷设备的种类包括温控负荷设备、电动车辆和储能设备；基于各种柔性负荷设备的状态演变模型在时域上的时刻对应关系，聚合各状态演变模型，以得到柔性负荷聚合模型；基于柔性负荷聚合模型及每种柔性负荷设备的约束预测异构柔性负荷设备集群在时域上的预测可调容量。通过根据不同种类的柔性负荷设备的各自特征分别建立时域演变模型并形成统一时间尺度的聚合，解决相关技术中的系统与设备控制的时间尺度不一致问题，提升可调资源的调控精准性。
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公开(公告)号：CN119360238A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411347261.0
申请日：2024-09-26
IPC: G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/70 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于改进YOLOv5s的高压输电线鸟巢检测方法，应用于无人终端，利用预先基于鸟巢小数据集训练好的鸟巢检测模型，对所述无人终端捕获的图像中的目标的类别和区域进行预测，实现高压输电线鸟巢检测，其中，所述鸟巢检测模型基于YOLOv5s构建，且所述鸟巢检测模型包括顺次连接的基于DenseNet的Backbone网络、基于双向融合FPN的Neck网络以及Head网络。本发明的模型基于DenseNet和双向融合FPN，有效提高了从图像中提取特征的能力，另外，充分考虑高压输电线鸟巢检测场景下对象尺寸较小的特点，通过提供包容性和排他性两种择一连接的方式，对各个网络进行组织，提高了检测的准确性。
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