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公开(公告)号：CN205959224U
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201620432686.6
申请日：2016-05-14
Applicant: 国网安徽省电力公司 , 国网安徽省电力公司信息通信分公司 , 国网安徽省电力公司经济技术研究院 , 安徽继远软件有限公司
Abstract: 本实用新型提供一种基于NFC技术的输变电工程建设智能管控系统，包括移动终端以及分别部署在变电站内总模块、土建模块、500KV一次区域模块、500KV二次区域模块、220KV一次区域模块、220KV二次区域模块、35KV一次区域模块、35KV二次区域模块、主变和主控楼上的NFC标签，NFC标签的输入端与后台系统的输出端连接，NFC标签的输出端与移动终端的输入端连接，移动终端与后台系统交互式信号连接。本实用新型通过在输变电工程建设的各业务场景设置NFC标签，现场作业人员能够实时读取各业务场景的NFC信息，实现点对点通信管理和数据甄别功能，具有现场随地采集、现场随时录入的灵活性和便捷性。
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公开(公告)号：CN205123763U
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201520893535.6
申请日：2015-11-11
Applicant: 国家电网公司 , 国网安徽省电力公司 , 国网安徽省电力公司信息通信分公司 , 安徽继远软件有限公司
Abstract: 本实用新型提供一种大规模异构EPON网络集成监控架构，包括三个层次，自上而下依次为综合管理层、EMS层和设备层，所述综合管理层包括设于总局的总局服务器，所述EMS层包括设于各个分局的专业网管EMS，所述设备层包括设于各个分局机房的局端设备OLT、分光器和设于各个监控点的若干终端设备ONU。本实用新型不仅有利于实现对异构EPON网络的统一监控和管理，而且便于扩展、更新、维护和故障定位，为EPON管理带来长远利益。
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公开(公告)号：CN104332684A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410572854.7
申请日：2014-10-23
Applicant: 国家电网公司 , 国网安徽省电力公司信息通信分公司 , 安徽南瑞继远软件有限公司
IPC: H01P1/208
Abstract: 本发明公开了一种GSM紧凑型滤波器，在盒体的内部开有左、右谐振腔，在左、右谐振腔的内壁镀银，所述的左谐振腔呈S形，所述的右谐振腔呈3字形，在左、右谐振腔的内部分别安装有7个GSM信号大功率谐振电容控制杆，位于左、右谐振腔的顶部的两个GSM信号大功率谐振电容控制杆通过连接线连接，在盒体的左侧和下侧分别安装有信号输入端口SMA-KFD型端口连接器和信号输出端口SMA-KFD型端口连接器。本发明体积小，功率大，不但减小了整机系统的外型结构还扩大了移动基站的内部容量，具有长期使用不易损坏、安装紧固、损耗小、外型尺寸小、设计美观、信号传输通畅、安装维护方便等优点。
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公开(公告)号：CN204257245U
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201420485056.6
申请日：2014-08-26
Applicant: 国家电网公司 , 国网安徽省电力公司信息通信分公司 , 安徽南瑞继远软件有限公司
Abstract: 本实用新型公开了一种通信抗磨损电缆，包括有缆芯，所述缆芯包括有设置于中心位置的主导体以及分布在主导体周边的四股动力导体线芯以及八组控制导体线芯，所述动力导体线芯包括有三股平行相切设置的动力导体，所述控制导体线芯包括有两股平行相切设置的控制导体，所述动力导体线芯以及控制导体线芯外层分别缠绕有纤维带绕包层，还包括有四个橡胶材质的S形弹性骨架，所述八个控制导体线芯分别镶嵌入四个S形弹性骨架各个环钩上，所述S形弹性骨架与动力导体线芯间隔设置，并呈发散式绕设于主导体外侧。本实用新型内部结构连接紧凑，在恶劣环境下工作，不好破裂，耐低温性能非常好，能耐水解，性能稳定可靠，使用寿命长，经济适用。
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公开(公告)号：CN204117672U
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201420485636.5
申请日：2014-08-26
Applicant: 国家电网公司 , 国网安徽省电力公司信息通信分公司 , 安徽南瑞继远软件有限公司
CPC classification number: Y02A30/14
Abstract: 本实用新型公开了一种电力防护电缆，包括有中间置有中空橡胶管的多股纯镍丝束绞而成构成的中央导体以及八组N形硅橡胶撑架，所述中央导体外侧包裹有绝缘屏蔽层，将八组N形硅橡胶撑架成中心对称放置并在八组N形硅橡胶撑架之间放上中央导体，还包括有镶嵌于N形硅橡胶撑架之间的动力导体。本实用新型为防护电缆，在N形硅橡胶撑架和动力导体外侧依次包覆有自锁式铠装挡潮层以及镁硅合金丝编织层，放水抗拉效果好，其中，中空橡胶管具有很好的固定柔韧效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110224956B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201910372387.6
申请日：2019-05-06
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于干扰清洗和两阶段训练卷积神经网络模型的调制识别方法，该方法首先利用采集到的调制信号样本序列生成原始的周期相关特征数字谱图，并对其进行泛化奇异值分解操作、空间划分操作、消除噪声操作和抑制串扰操作等处理得到原始的最终周期相关特征数字谱图然后对卷积神经网络执行两阶段训练得到卷积神经网络模型，实现对输入的调制信号进行调制模式的识别、分类。显著特点：提高调制识别和分类准确性的同时，降低复杂度；能消除加性噪声并抑制来自相邻信道的串扰，增强训练和识别信号数据的真实性；提高了调制识别的泛化能力。
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公开(公告)号：CN111432396A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010157732.7
申请日：2020-03-09
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明实施方式提供一种保障NB-IoT可靠性的eSIM卡网络的配置方法、系统及存储介质，属于通信技术领域。所述配置方法包括：获取每个用户端的可靠性要求；采用朴素贝叶斯分类模型根据所述可靠性要求对所述用户端进行分类；根据分类的结果配置每个所述用户端的网络链路。本发明提供的保障NB-IoT可靠性的eSIM卡网络的配置方法、系统及存储介质通过朴素贝叶斯分类模型根据每个用户端的可靠性要求进行分类，再针对分类的结果配置每个用户端的网络链路，解决了现有技术中随着接入的客户端数量的增加，eSIM卡网络由于网络链路配置的不合理而导致的网络拥堵的技术问题，提高了eSIM卡网络的配置效率。
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公开(公告)号：CN110579787A
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201910802333.9
申请日：2019-08-28
Applicant: 安徽继远软件有限公司
IPC: G01S19/55
Abstract: 本发明涉及一种基于北斗多天线姿态测量的电力铁塔高精度倾斜监测方法，包括以下步骤：实时采集三个天线卫星观测数据，根据原始观测数据质量判断是否符合铁塔三维姿态角解算要求，若符合，则通过北斗高精度定位差分解算和姿态测量算法获得电力铁塔实时三维姿态角度数据；否则进行解算初始化，重新采集下一时刻的卫星观测数据；对依托于历史数据库的人工智能和专家经验方法及电力铁塔运行规程要求，构建电力铁塔高精度倾斜监测分类分级预警标准，通过对比铁塔三维姿态角初始值、当前姿态结果及历史数据，开展铁塔倾斜形变趋势预测，并及时通知线路铁塔运维管理人员。本发明可对电力铁塔进行全天候、高精度三维姿态角度监测，有力提升电力铁塔安全监测及预警水平。
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公开(公告)号：CN110224956A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910372387.6
申请日：2019-05-06
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于干扰清洗和两阶段训练卷积神经网络模型的调制识别方法，该方法首先利用采集到的调制信号样本序列生成原始的周期相关特征数字谱图，并对其进行泛化奇异值分解操作、空间划分操作、消除噪声操作和抑制串扰操作等处理得到原始的最终周期相关特征数字谱图 然后对卷积神经网络执行两阶段训练得到卷积神经网络模型，实现对输入的调制信号进行调制模式的识别、分类。显著特点：提高调制识别和分类准确性的同时，降低复杂度；能消除加性噪声并抑制来自相邻信道的串扰，增强训练和识别信号数据的真实性；提高了调制识别的泛化能力。
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公开(公告)号：CN110197127A
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201910372389.5
申请日：2019-05-06
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的无线信号检测与电磁干扰分类系统及方法，利用分布式部署的频谱监测节点获得的观测数据，基于复值观测数据并行执行两类信号特征挖掘，得到无线信号检测数据集和电磁干扰分类数据集，并基于两类数据集并行训练两组卷积神经网络，再利用训练后的两组卷积神经网络分别检测无线信号和执行电磁干扰分类。有益效果：有利于提高无线信号检测和电磁干扰分类的准确性，对两类数据集执行泛化奇异值分解和空间划分，能消除加性噪声并抑制来自相邻信道的串扰，增强数据的真实性，且无线信号检测和电磁干扰分类并发进行，效率高、响应快。
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