基于S3 C6410的低功耗手持抄表终端设计

为满足手持抄表终端对快速准确、低功耗、低成本的需求,设计一种基于S3C6410的低功耗RFID手持抄表终端。基于高性能、低功耗的S3C6410芯片和CLRC632射频芯片实现非接触式RFID读写操作,并配套设计了人机交互模块、电源管理模块、读写模块等电路。在综合考虑手持终端的功耗、成本、电源稳定性、数据传输的安全性、人机交互的友好性等因素的基础上,进行手持终端的硬件及软件的设计。最后对其功耗进行了测试,试验表明相比于同类型产品具有待机时间更长、功耗更低的优点,具有推广应用价值。     

基于voting集成的智能电能表故障多分类方法

为提升智能电能表故障准确分类能力,助力维护人员迅速排除故障,本文提出基于投票法voting集成的智能电能表故障多分类方法。首先针对实际智能电能表故障数据进行编码预处理,基于皮尔逊系数法筛选智能电能表故障分类关键影响因素,结合SMOTE算法解决数据类别不平衡问题,由此建立模型所需数据集,再通过投票法进行模型融合,结合粒子群PSO确定各基模型的权重,据此构建基于XGBT+KNN+NB模型的智能电能表故障多分类方法。实测实验结果表明：本文提出方法能有效实现智能电能表的故障快速准确分类,与现有方法相比,在智能电能表的故障分类精确率、召回率及F1-Score均有明显提升。     

基于HPLC通信的配电场域网时间精准同步策略

配电场域网内各节点高精准的时间同步,是实现其业务实时性与精益化的重要技术支撑。针对基于高速电力线宽带载波通信的配电场域网,文中设计了一种时间逐级逐步精准同步策略。首先,通信主站通过远程通信网对场域网中心节点实时校时,使其成为场域网主时钟;其次,依托该场域网低时延性、广播机制和网络基准时间,对网内各节点时钟的时间和频率进行精准监测并获得其偏差;然后,通过重新标定节点时钟温补系数方式调整时钟频率,使节点时间在一个校时周期内逐步达到同步;最后,在实验室和应用现场对该场域网时间同步性能进行测试。测试结果显示,该场域网时间同步准确度在±0.23 s/d以内,比窄带电力线载波配电场域网提高了28%,且避免了在时间同步过程中出现时间空档或时间重复现象。     

基于RFID技术的智能电能表全寿命周期管理系统

为了满足海量智能电能表的全寿命周期管理的需求,本文采用云平台云计算技术和射频识别技术,设计了RFID通信的智能电能表、RFID智能电能表的电表检测系统、RFID智能表和云平台的智能仓储管理系统、RFID和云平台的现场抄表RFID手持终端,提出了基于云平台的智能电能表全寿命云平台管理系统,整套体系利用RFID通信速度快、群读能力强的特点,实现智能电能表快速参数设置、快速检测、自动仓储、快速抄读等功能,缩短时间,提高效率。同时,整套体系通过搭建云平台管理系统,实现智能电能表大数据量的数据采集、数据管理、数据过滤提取、数据挖掘和分析,有助于工业4.0模式下智能生产和智能服务。     

基于灰色关联度的智能电能表性能评价方法研究

为解决传统智能电能表供应商综合评价中主观意识强、数据繁杂等问题,提出了熵权理论和灰色关联度相融合的综合评价方法。该方法从产品质量的角度出发,将其划分为生产监造、供货前质量评估、到货后质量评估、现场运行评估四个阶段,并通过搭建电能表全寿命周期管理云平台系统对电能表的设计、关键元器件、生产、监造、检测、运行、报废鉴定等各环节的相关数据进行提炼,得到可以量化的数据指标,作为智能电能表综合评价的主要依据,以此为基础建立评价指标体系和多目标综合评价模型,实现从多层次、多角度对电能表供应商综合性能水平作出定量评价,其评价结果客观、全面、准确。     

基于深度学习的电力监控视频超分辨率重建

针对电力监控视频有时分辨率不高问题,提出了一种基于深度学习的电力监控视频超分辨率重建方法.该方法首先采用卷积神经网络对输入视频帧进行特征提取,从输入视频帧序列两端按时间顺序将所有支持帧逐帧对齐到目标帧,并采用时间与空间自注意力机制将支持帧特征逐帧融合到目标帧.然后引入多尺度特征学习机制,对特征融合后的目标帧使用多分支特...