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公开(公告)号：CN115471254A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211049020.9
申请日：2022-08-30
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明的功率因数调整电费计算规则变化下的电费模拟测算方法基于当前《功率因数调整电费办法》中的力调电费计算规则，在深入分析当前功率因数调整电费收取数据及规则的基础上，进行数据获取和数据处理，对功率因数考核标准分析及构建专业数学分析模型，调整功率因数调整百分数下的力调电费模拟测算并对模型结果进行分析，支持对功率因数调整电费计算规则多维变化对功率因数调整电费影响的测算；本发明为各地区进行功率因数考核标准调整测算分析，设计功率因数标准值与适用范围调整测算方法，分析其对公司功率因数调整电费收取的影响，改善电网公司经营效益以及为政府相关部门调整《功率因数调整电费办法》提供理论基础。
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公开(公告)号：CN119945316A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510016673.4
申请日：2025-01-06
Applicant: 国网上海市电力公司 , 北京志翔科技股份有限公司
IPC: H02S50/00 , G06Q50/06 , G06F17/18 , G06F16/215
Abstract: 本发明提出了一种发电量特征曲线的光伏电源违约发电识别方法，属于智能电网技术领域，包括以下步骤：S1：基于识别到的用电用户，选取近N天的用电数据，将一天平均划分为若干个时间点，获取用电用户不同时间点对应的电流；S2：以时间点为横坐标，电流为纵坐标，确定电流曲线；S3：基于确定的电流曲线，进行拟合，判断电流曲线是否接近余弦函数；S4：评估拟合优度，计算拟合的残差，评估残差的分布情况，若残差接近正态分布，则判断为光伏发电用户，进而判断该光伏发电用户是否为违约发电。本发明能够精准识别违规发电行为，有效遏制了电力资源的非法占用和滥用，提升电力数据管理效率，为电力企业的精细化管理提供了有力保障。
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公开(公告)号：CN119135349A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411338412.6
申请日：2024-09-25
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明涉及终端安全领域，公开了一种基于可信安全通信的作业终端安全防护方法及装置，通过基于安全镜像作为信任根，对作业终端系统启动过程进行安全校验，以判断安全校验是否通过；当所述安全校验通过之后，进入系统BootLoader启动过程；作业终端系统完成启动后，在可信执行环境TEE中基于椭圆曲线密钥协商算法，通过专用物联网SIM卡，与通信对端协商会话密钥，并将所述会话密钥安全存储在TEE中；作业终端基于所述会话密钥与所述通信对端完成可信安全通信。实现了移动作业终端的安全可信加解密，并提高了移动作业终端启动的安全性验证的可靠性。
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公开(公告)号：CN118759251A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410774888.8
申请日：2024-06-17
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G01R22/06 , H02J13/00 , B64U10/00 , B64U20/80 , G08B21/18 , G08B31/00 , H04Q9/00 , G01R19/10 , G01R19/165 , B64U101/00
Abstract: 本发明适用于计算机领域，提供了一种高低压联动分析预警方法及系统，该方法包括：获取入户线靠近接户线一端的起始点的第一电力参数以及所述入户线的实际布线数据；将所述第一电力参数和入户线接入计量装置的第二电力参数进行对比，得到对比结果；根据所述实际布线数据确定第一线路的异常分线信息，所述第一线路包括所述入户线；结合所述对比结果和异常分线信息进行分析，以确定所述第一线路的异常分类，并根据异常分类执行预设预警方式，所述预设预警方式包括低压预警，本申请实施例的技术方案，可以为电力工作人员对线路的进一步核查提供有效的分析预警。
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公开(公告)号：CN117541308A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311338540.6
申请日：2023-10-17
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06Q30/0203 , G06Q30/018 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q40/04
Abstract: 一种绿证市场和碳市场协同联动下市场主体交易策略系统包括构建发电商和售电商成本收益计算模块、构建发电商和售电商决策模块、构建电力市场中各发电商的机组类型、容量数据收集模块、确定各机组的成本系数以及碳排放因子、构建发电商与售电商的供需函数的常系数求解模块、构建机组类型、容量、成本系数、碳排放因子以及发、售电商的供需函数的常系数电力市场信息库输入模块和对传输到电力市场信息库当中的信息进行主体交易策略分配。本发明分析各交易主体的性质，厘清收入和成本，在利润最大化的目标下，构建了各主体的决策模块，计算了各主体的最优交易量和利润的代数解，对我国电网系统建设具有理论和实践意义，为电力市场化改革提供了依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116307844A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310124462.3
申请日：2023-02-16
Applicant: 国网上海市电力公司 , 朗新科技集团股份有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/23213 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出了一种低压台区线损评估分析方法，采集并提取与配电网线损有关的电气指标，并构造原始数据集；挑选并剔除原始数据集的异常数据；将剔除后的数据集进行聚类处理，将处理得到的数据集进行训练，得到线损评估模型。本发明根据低压台区线损异常的情况，对低压台区数据进行采样、筛选、识别，将异常数据进行剔除，保证算法能够准确地感知低压台区异常数据，并通过聚类算法对低压台区样本进行聚类分析，可解决以为台区样本分散导致的计算误差较大的问题，确保低压台区线损数据的精准性、可靠性。
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公开(公告)号：CN114202138A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202010985683.6
申请日：2020-09-18
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 一种基于多维数据分析的线上渠道运营评估方法，包括运营现状研究分析、数据处理分析、建立指标监测体系和优化提升策略制定。本发明通过梳理企业目前已经建设的线上服务渠道种类，分析差异，收集运营数据进行分析，掌握各渠道注册用户数、活跃用户数、业务办理详情等运营现状，推导出与需求密切相关且适配的关键指标，构建线上渠道运营监测指标体系；本发明构建渠道关键指标监测体系，监控、掌握一段时期内各个渠道的运营情况以及策略实施成效，提高相关管理人员的数据分析效率和实时性，有利于提升线上渠道数据管理的信息化水平；本发明构建渠道运营提升策略，制定差异化的运营优化提升策略，支撑线上渠道运营精益提升管理。
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公开(公告)号：CN119716157A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411807160.7
申请日：2024-12-10
Applicant: 国网上海市电力公司 , 朗新科技集团股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种高低压电线线损检测装置，涉及线损检测技术领域，包括套设在电线上的检测盒，检测盒滑动连接有升降杆，升降杆转动连接有在电线表面滚动的检测轮；检测盒滑动连接有第一记录笔和第二记录笔，检测轮上升或者下降时，能够驱动第一记录笔或者第二记录笔在纸带上记录。本装置可实现对电线多个检测点的记录工作，不受电线长度和规格的限制，且可记录电线的线损情况，记录结果直观可靠，从而利于后续检修工作的进行。
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公开(公告)号：CN119272076A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411302484.5
申请日：2024-09-18
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06F18/2321 , G06F18/2431 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06N20/20
Abstract: 本发明涉及智能调度领域，公开了一种基于聚类分析的台区分相线损检测方法、装置及设备，通过获取台区训练数据，对所述台区训练数据进行预处理，对预处理后的所述台区训练数据进行降维处理，基于霜冰优化密度聚类RIME‑DBSCAN算法对降维后的所述台区训练数据进行聚类，以识别不同类别的台区，基于Stacking集成学习模型，对每个聚类中的台区进行线损率评估，计算各相线损率，对比各相线损率与设定的阈值，以识别出线损率异常的相位和区段。通过优化的数据降维方法和改进的RIME‑DBSCAN聚类算法，实现对台区线损率的精准检测和管理，本发明不仅能够提高数据处理效率和准确性，还能更好地适应不同台区的运行特点。
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公开(公告)号：CN119106386A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411321747.7
申请日：2024-09-23
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06F18/2433 , G06Q50/06 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及电力检测技术领域，公开了一种基于混合元启发式优化的窃电用户检测方法、装置及设备，通过获取用户原始电力消费数据集，对原始进行预处理，通过混合元启发式优化算法，对预处理后原始电力消费数据集进行特征提取，以生成电力消费数据集，再利用特征提取后的电力消费数据集对级联区域卷积神经网络Cascade R‑CNN模型进行迭代训练，以生成Cascade R‑CNN分类检测器模型，最后将待检测的用户原始电力消费数据输入Cascade R‑CNN分类检测器模型，判断用户是否为窃电用户，并进行异常标记。有效提高了窃电检测的精确度，降低了误报率。
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