[发明专利]一种综合配电管理系统有效
| 申请号: | 201910184898.5 | 申请日: | 2019-03-12 |
| 公开(公告)号: | CN109921515B | 公开(公告)日: | 2020-11-03 |
| 发明(设计)人: | 魏湘臣;车宁 | 申请(专利权)人: | 上海荷福人工智能科技(集团)有限公司 |
| 主分类号: | H02J13/00 | 分类号: | H02J13/00;G06N3/04;G08B13/22 |
| 代理公司: | 成都华风专利事务所(普通合伙) 51223 | 代理人: | 张巨箭;徐丰 |
| 地址: | 200021 上海市松*** | 国省代码: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 综合 配电 管理 系统 | ||
1.一种综合配电管理系统,其特征在于:包括:
用电监测与调整模块,用于监测设备用电情况并根据实际情况给设备分配不同用电线路与用电时间;
故障监测与防盗模块,用于监测设备故障情况并进行电缆防盗;
所述的故障监测与防盗模块包括:
电流/电压/功率实时监测单元,用于监测用电设备包括实时电流/电压/功率的实时用电情况;
电缆防盗单元,用于判断连接用电设备的电缆是否被偷盗;
故障监测单元,用于根据电流/电压/功率实时监测单元和电缆防盗单元的实时监测结果,判断设备是否发生故障;
所述的电缆防盗单元包括:
数据处理单元,用于获取接收机接收到的所述电缆上电后产生的生成信号数据,并与发射机发送的上电信号数据、电缆直径和电缆长度打包,形成电缆特征数据;还用于将所述电缆特征数据分为训练样本和测试样本;还用于将所述训练样本输入到卷积神经网络模型进行训练,得到训练后的卷积神经网络模型,并利用所述测试样本对训练后的卷积神经网络模型进行测试,测试完成后将所述训练后的卷积神经网络模型发送至所述接收机;
发射机,用于将上电信号数据、电缆直径和电缆长度发送至数据处理单元;还用于对待防盗电缆进行上电,并将上电信号数据、电缆直径和完整电缆长度发送至所述接收机;
接收机,用于获取所述训练后的卷积神经网络模型;还用于将实时接收到的所述待防盗电缆上电后产生的生成信号数据、发射机发送的上电信号数据和电缆直径,打包一并输入至所述训练后的卷积神经网络模型,通过所述训练后的卷积神经网络模型得到预测的电缆长度结果数据;还用于根据所述预测的电缆长度结果数据和所述完整电缆长度,判断电缆是否被盗;
所述电缆为上电后形成天线的电缆。
2.根据权利要求1所述的一种综合配电管理系统,其特征在于:所述的用电监测与调整模块包括:
电流/电压/功率实时监测单元,用于监测用电设备包括实时电流/电压/功率的实时用电情况;
用电线路分配单元,用于对根据电流/电压/功率实时监测单元的监测结果和/或用电类型,对用电设备的用电线路进行调整;
用电时间分配单元,用于根据用于对根据电流/电压/功率实时监测单元的监测结果和/或用电类型,对用电设备的用电时间进行调整。
3.根据权利要求2所述的一种综合配电管理系统,其特征在于:在用电线路分配单元中,所述电流/电压/功率实时监测单元的监测结果包括根据各用电设备的单一监测结果计算用电线路的总监测结果,并根据历史用电情况预测未来用电情况,从而对本用电线路的用电设备和待加入本用电线路的用电设备进行调整。
4.根据权利要求1所述的一种综合配电管理系统,其特征在于:在故障监测单元中,当电流/电压/功率实时监测单元和电缆防盗单元的实时监测结果均正常,则设备正常;当电流/电压/功率实时监测单元的实时监测结果异常而电缆防盗单元的实时监测结果正常,则设备发生故障;当电缆防盗单元的实时监测结果异常,则电缆被盗。
5.根据权利要求1或4所述的一种综合配电管理系统,其特征在于:所述的卷积神经网络包括:输入层、第一卷积层、第一池化层、第二卷积层、第二池化层、全连接层和输出层。
6.根据权利要求1或4所述的一种综合配电管理系统,其特征在于:所述的发射机通过输入面板获取所述电缆直径、电缆长度和完整电缆长度数据。
7.根据权利要求1或4所述的一种综合配电管理系统,其特征在于:所述的接收机还用于将判断结果上传至数据处理单元和/或管理人员。
8.根据权利要求1或4所述的一种综合配电管理系统,其特征在于:所述进行训练的迭代次数为500,训练精度为85%。
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