浅谈用电信息采集系统四表集抄的设计与实现

针对四表集抄典型通信方式,基于电网结构和现场实际环境,对比分析其优势和劣势。依托现有用电信息采集系统技术方案,设计覆盖现场多种类型用电信息采集系统技术路线和水气热表现状的四表集抄典型技术方案,实现四表接入用电信息采集系统。

电力计量中心生产调度平台的设计与实现

省级计量中心的业务内容比较复杂,数据交互频繁,各系统分别由不同厂商承建,交互规则难以统一,因此需要通过生产调度平台来提供统一的信息集成平台,对各系统进行综合调度。经过分析研究,提出省级生产调度平台设计思路、规划架构、实施方案及应用情况,并重点分析阐述了其中几个关键问题。江西省电力公司计量中心生产调度平台建设过程中,结合软件技术、自动化检定技术、智能化仓储技术、物流化配送技术、现场运维信息监控技术等,实现省级计量中心生产调度管理,为省计量中心生产、经营、管理提供技术支撑。

基于OPC协议的省级协议的省级计量中心检定区温湿度接口函数开发及实现

根据检定规程,无论何种等级的电能器具,检定时对环境温湿度都是有一定要求的。经过分析研究,采用C#语言编写,开发出基于OPC协议的获取中央空调系统中PLC数据区中的数据温湿度接口函数,通过Web Service的方式并依靠IIS发布,对第三方平台提供实时共享数据。

省级计量中心大屏监控系统的设计与实现

大屏监控系统实现对整个计量资产和计量业务的实时监视和可视化调度,可以对视频信号、3D可视化应用系统等进行直观、实时、全方位的综合展示。通过分析省级计量中心大屏监控系统设计原则,提出系统构架并分析其软硬件及网络构架,并对其中关键技术作了详细阐述。

QAM解调中载波相位估计算法研究

QAM在相干解调时,接收机需要提供一个与发射机调制载波同频同相的相干载波,以保证接收机以较低的错误概率恢复出发送信号,载波提取性能的好怀是评价接收机性能的重要标准。可见,为了保证信息的可靠传输,对载波频率偏移和相位偏移的估计方法的研究与改进具有重要意义,为此,研究了一种面向判决的载波相位估计算法,仿真结果表明效果较好。

江西省电力公司计量中心智能仓储系统的设计与实现

为了实现全省计量器具的"整体式授权、自动化检定、智能化仓储、物流化配送"的目标。江西省电力公司计量中心全面开展并初步完成了两线一库一平台的建设工作,本文将介绍江西省电力公司计量中心智能仓储的智能化设计思路、实施方案、建设特点和应用情况。智能仓储成功建设,实现了全省计量器具的需求平衡、出入库、盘点、检定接驳的智能化管理,大大提高了库房工作效率。

扩频通信系统中干扰问题的研究

本文介绍了几种在扩频系统中常见的窄带干扰类型,然后给出了基于非抽取小波包变换的窄带干扰抑制算法。

低压用户停上电事件全采集方式的研究与分析

为了提高低压用户的供电质量和供电可靠性,减少计划外停电,需监测低压用户的停上电次数,全面实现对低压用户电能表停上电事件的采集。在采集系统实现低压用户停上电事件采集的方式有主站透抄、电能表主动上报和由集中器定时采集主动上报3种方式。本文将通过比较这3种采集方式在试点区的测试情况,对3种方式的性能和特点是否适合江西情况,将分别进行研究和分析。

高校图书馆必须开展科研活动

1987年国家教委颁布的《普通高等学校图书馆规程》的第一条就明确指出:“高等学校图书馆是学校的文献情报中心,是为教学和科学研究服务的学术性机构。

高校图书馆建立岗位责任制的浅见

提出既科学又能被接受的科学管理方法,是当前各类型图书馆在改革中面临的一个重要问题。本文着重就建立岗位责任制,实施量化管理的意义、内容和方法,从理论和实践上进行了初步的论述和总结。

智能电表全事件采集测试方法及应用研究

智能电表全事件采集事件上报分为主动上报、周期采集与按需采集三种方式,针对真实电表模拟现场中各类事件发生比较复杂,部分事件模拟难以开展。本文通过在实验室中搭建用采测试环境的仿真平台,提供了一种基于虚拟电能表模块的智能电表全事件采集测试系统,开展了智能电表全事件采集测试及应用效果分析,并提出工作建议。

基于物联网边缘计算的智慧城市设施设备管理系统

智慧城市设施管理系统属于一种设备管理系统,对城市发展过程中重要资源进行采集和分析,最后统筹到应用系统中,为城市发展提供良好环境基础。在智慧城市设施管理系统中应用了云计算和边缘计算方式,对大部分数据完成了采集和实时监控,对城市发展有着一定的监督作用,为信息采集提供监管平台。本文主要将边缘计算作为基础,对智慧城市设施管理系统进行了深入研究,在综合实际需求的情况下提出了完善的方案,希望可以通过这种方式为城市发展提供稳定基础。

面向能源互联网终端用户的异常数据检测方法

随着能源互联网的持续推进,电力系统的信息化程度不断提高,用户侧电量数据迅速增长,为开展基于大数据分析技术的用户用能特征检测提供了数据基础。针对传统的用户异常用电模式检测模型存在投入高、效率低的问题,提出了包含数据清洗特征筛选模型训练的用户异常用电全周期检测模型。为了综合考虑用户异常用电模式的影响因素,建立了包含负荷曲线斜率指标、线损指标和告警类指标的评估指标体系;并对初始数据进行数据清洗及缺失值处理以提高用户异常用电模式检测的精确度,然后使用极端梯度提升树(extreme gradient boosting,XGBoost)进行异常检测。最后,通过算例验证了检测模型的有效性,并通过与决策树、随机森林及Adaboost的对比分析,得出了XGBoost在用户异常用电模式检测中以较短的训练时间获得了较高的检测精度的结论。