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[发明专利]基于智能物联表的光伏系统的防逆流方法、系统及装置-CN202211542097.X在审
发明人：张赢;左勇;张孟;钱亮;戴鹏翔;程鑫;王钰;杨宝童;满翠芳;荣国灿;王杰 -专利权人：安徽南瑞中天电力电子有限公司
申请日： 2022-12-02 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： H02J3/48 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于智能物联表的光伏系统的防逆流方法、系统及装置。防逆流方法包括如下过程：步骤一：获取光伏系统的额定发电功率PN。采集智能物联表的实时输出功率P和光伏系统的实时发电功率Ppv，设置防逆流阈值Pset。步骤二：计算光伏系统允许输出的最大有功功率Pmax。当P≥Pset时，Pmax＝PN。当P＜Pset时，Pmax＝Ppv‑(Pset‑P)Pset/P。步骤三：向光伏系统发送最大有功功率指令，以使光伏系统按照实时发电功率Ppv＝Pmax发电。本发明通过智能物联表分别与逆变器、用户负载的通信，在计量用户电量的同时，实时匹配发电模块的发电量与用户负载的负荷量，避免光伏系统产生多余电量，无需额外安装防逆流设备，具有低成本、时效性强的优点。
基于智能物联表系统逆流方法装置

[发明专利]一种非侵入式负荷辨识方法、模组及能源控制器-CN202211303543.1在审
发明人：左勇;林乃奇;陈鹏杰;张辉;尹天阳;石万担;程鑫;满翠芳;刘洁;李燚;辛雯;罗超 -专利权人：安徽南瑞中天电力电子有限公司
申请日： 2022-10-24 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明涉及采集终端技术领域，特别是涉及一种非侵入式负荷辨识方法、模组及能源控制器。本发明提供了非侵入式负荷辨识模组，并将非侵入式负荷辨识模组作为相对独立模组、与能源控制器配合使用。本发明将能源控制器作为智能采集设备的边缘层，并合理设计了非侵入式负荷辨识模组，使用户电能数据在能源控制器层面即得到处理和计算，保证了分析结果的有效性、及时性，也极大程度的减轻了电网系统的数据处理和通讯压力，提高了系统的稳定性。
一种侵入负荷辨识方法模组能源控制器

[发明专利]一种基于大数据非侵入技术的智能电能表分布式预测方法-CN202210952118.9在审
发明人：左勇;付月生;黄燕;金锐;满翠芳;刘洁;李燚;辛雯;陈鹏杰;罗超;孙雁青;钱谢成 -专利权人：安徽南瑞中天电力电子有限公司
申请日： 2022-08-09 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于大数据非侵入技术的智能电能表分布式预测方法。包括如下步骤：智能电表接收上级采集终端下发的负荷调度指令；智能电表启动负荷预测程序；负荷预测程序读取电能表电力数据；负荷预测程序通过大数据分析技术，预测超短期负荷；智能电表通过通讯模块向上级采集终端反馈超短期负荷预测结果；上级采集终端根据负荷预测结果，细化负荷调度指令。本发明通过利用智能电表采集的电力数据，对当前节点下的负荷进行短期预测，并与上级采集设备通讯，将预测结果作为电网调度的参考；采用大数据技术，结合节点当前的环境数据、历史用电数据、用户用电行为特征等高维参数，对电能表中存储的数据进行分析，得到超短期负荷预测结果。
一种基于数据侵入技术智能电能表分布式预测方法

[发明专利]一种电表测试系统-CN202110691586.0在审
发明人：邹文强;付月生;左勇;马波;石万担;满翠芳;钱亮;朱若兰 -专利权人：安徽南瑞中天电力电子有限公司
申请日： 2021-06-22 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G01R35/04 文献下载
摘要：本发明涉及电表检测领域，特别涉及一种电表测试系统，包括主控单元和与主控单元连接的存储单元、数据库、输出单元、通讯单元；所述通信单元连接待测设备；系统包括以下工作步骤：S1、主控单元通过通讯单元连接待测设备，根据设备的功能、型号、测试要求生成测试方案；S2、所述的测试方案包括测试项目，系统按测试项目的顺序进行测试；S3、对测试结果进行分析，将测试结果保存至存储单元，并对测试设备进行调配。本发明的有益效果在于：本发明系统根据不通电表生成不同测试方案提高系统的兼容性，同时系统集成了国网新出的多种技术规范和检测规范，可检测各种智能电表，各种标准表，并且还可对其硬件部分有个大体粗略的检测，简化了操作步骤。
一种电表测试系统

[发明专利]一种电能表数据云存储分析方法-CN202110691548.5在审
发明人：钱亮;左勇;马波;田丽媛;邹文强;石万担;满翠芳;朱若兰 -专利权人：安徽南瑞中天电力电子有限公司
申请日： 2021-06-22 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06F16/25 文献下载
摘要：本发明涉及电表数据分析的技术领域，尤其涉及一种电能表数据云存储分析方法，包括以下步骤：S1、主站后台发送抄读请求；S2、抄读数据上传至云数据库；S3、后台提取云数据库中的数据；S4、后台对数据进行分析处理；S5、数据分析结果返回主站前端进行显示。本发明将大量被忽视电力信息数据进行采集分析处理用于解决实际需求，提升电表信息价值。
一种电能表数据存储分析方法

[发明专利]一种电能表稳定性自动测试方法及其自动测试平台-CN202010867605.6在审
发明人：钱亮;左勇;满翠芳;朱若兰 -专利权人：安徽南瑞中天电力电子有限公司
申请日： 2020-08-26 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： G01R35/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种电能表稳定性自动测试方法及其自动测试平台。该测试方法包括：设置电能表的测试参数；驱使电能表合闸；判断继电器的状态是否正确，是则记录电能表的当前有功电能量以及负荷记录电能量；重复执行前述步骤直至所记录的继电器动作成功及失败总次数达到一个预期实验次数；计算出继电器的动作成功率，比较增量与理论值，获得电量累计误差、电能表继电器动作次数一、电能表继电器动作次数二，并根据前述计算生成对应的统计视图以展示电能表的稳定性能。本发明高度灵活可扩充，减少人工误判和重复性测试工作，永不疲倦，充分利用下班时间，提高检表效率。而且，测试方法可以满足各种测试需求，扩大测试范围和提高测试精度。
一种电能表稳定性自动测试方法及其平台

[发明专利]基于MATLAB神经网络的电能表故障分类方法及其装置-CN202010698744.0在审
发明人： 满翠芳;左勇;朱若兰;钱亮;陈鹏杰 -专利权人：安徽南瑞中天电力电子有限公司
申请日： 2020-07-20 - 公布日： 2020-10-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于MATLAB神经网络的电能表故障分类方法及其装置。该方法包括：提取电能表常见的故障类型及对应的软硬件特征，并建立故障种类矩阵和对应的特征数据矩阵；将故障类型作为神经网络的期望输出，对应的软硬件特征作为神经网络的输入，分别编码以作为神经网络的各组训练样本；根据输入层神经元数目和输出层神经元数目计算出隐含层神经元数目；构建神经网络，配置训练参数，并利用各组训练样本对神经网络进行训练；使用训练后的神经网络判断出电能表软硬件特征所对应的故障类型并进行分类。本发明无需人为手工进行分类，提高电能表故障分类效率，故障分类效果好，满足巨大任务量，提高检测效率，有利于智能电能表的推广、使用和发展。
基于 matlab 神经网络电能表故障分类方法及其装置

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