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公开(公告)号：CN106093704A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610424104.4
申请日：2016-06-15
Applicant: 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
CPC classification number: G01R31/086 , G01R11/24 , G01R19/00 , G01R19/0038 , G01R31/088
Abstract: 本发明公开了一种电网窃电用户的监测与定位方法，通过比较电网馈出线的所有负荷节点处电流值之和与流入电网负荷侧的总电流值的大小，初步判断是否有异常用电现象，再根据各个支路的电流误差比例与预设电流误差比例阈值进行比较，最终确定窃电用户的位置。同时也公开了基于该方法的系统。本发明不需要大量的硬件和软件投入，便于计算机实现。
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公开(公告)号：CN105976081A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610197294.0
申请日：2016-03-31
Applicant: 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力公司
CPC classification number: G06Q10/06315 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于需求响应的居民用电负荷分布式管理系统及方法，首先根据调度部门下发的分时电价对本用户的用能情况以自身费用最低进行优化并将优化的用能规划反馈给调度部门；其次调度部门将各个用户的负荷需求相加得到该时刻的总负荷并将其下发给第一个家庭负荷管理系统；该家庭负荷管理系统根据接收到的总负荷重新调整自身负荷，调整后的总负荷在各个家庭负荷管理系统间传递，直至所有用户自身负荷调整完毕；然后所有用户全部调整后的总负荷再次在用户间传递，完成一次新的负荷调整；最后迭代在满足预先给定条件的情况下结束，得到最终的居民负荷安排结果；本发明将多目标优化问题转化为两个单目标优化问题，以较小的数据量实现优化目标。
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公开(公告)号：CN107306239A
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201710572272.2
申请日：2017-07-13
Applicant: 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明公开了一种基于最小均方算法的堆垛机消噪方法，包括最优均衡器参数的初始化；最优均衡器参数的训练；通过训练后的最优均衡器，均衡堆垛机的噪声信号，能够用于堆垛机噪声的消除，通过最小均方算法，在训练阶段，自适应地调整权系数，从而形成在稳定工作阶段的最佳滤波形态，完成堆垛机的精准化消噪，为高效滤波方法，既保证了算法的快收敛性又保证了算法的稳定性，能可靠地滤除堆垛机噪声，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN106897842A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201710146124.4
申请日：2017-03-13
Applicant: 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 北京中电普华信息技术有限公司 , 国家电网公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
CPC classification number: Y02P90/82 , Y04S50/16 , G06Q10/06315 , G06F16/245 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种基于需求响应资源的数据处理方法、装置及系统，通过在接收到用户端所发送来的用电需求时，依据该用电需求匹配出与之对应的功能数据库，进而能够确定出与该用电需求所对应的分析数据，以便利用匹配出来的功能数据库的处理逻辑对该分析数据进行处理，获得最终的响应结果并下发，可见，利用功能数据库的处理逻辑对分析数据进行处理以获得响应结果，既可以充分发挥出电能服务管理平台中海量数据资源的优势，又能够提升响应结果与用户所提出的用电需求之间的适应度，同时拓展了用户所提用电需求的种类，提高了用户的用电服务满意水平。
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公开(公告)号：CN106093704B
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201610424104.4
申请日：2016-06-15
Applicant: 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种电网窃电用户的监测与定位方法，通过比较电网馈出线的所有负荷节点处电流值之和与流入电网负荷侧的总电流值的大小，初步判断是否有异常用电现象，再根据各个支路的电流误差比例与预设电流误差比例阈值进行比较，最终确定窃电用户的位置。同时也公开了基于该方法的系统。本发明不需要大量的硬件和软件投入，便于计算机实现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107423133A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710512426.9
申请日：2017-06-29
Applicant: 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力公司 , 东南大学 , 中国电力科学研究院 , 江苏省电力试验研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种降低电网网损的数据中心间数据网络负载分配方法，根据数据中心内服务器CPU的工作频率及利用率，得出各数据中心的能耗，对下一时段数据网络负载情况和电力网络负荷情况的预测，在电网的统一调度下，对数据中心间网络负载的分配进行控制，改善电网潮流分布，降低系统有功网损，找到各数据中心之间的数据网络负载的最优分配方案，降损效益显著，使得数据中心用电作为一种资源纳入到改善电力网络状态的范畴中，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN106341467B
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201610765691.3
申请日：2016-08-30
Applicant: 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 江苏方天电力技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据并行计算的用电信息采集设备状态分析方法，包括：1）以采集终端为单位，主站接收采集终端所采集到的数据，并对数据进行分类；2）对每一个类型的数据进行分布式缓存；3）资源动态分配服务根据当前每个数据类型的数据量、数据计算复杂度、数据优先级以及计算资源针对每种类型数据的处理速度实施动态的资源分配，本发明解决了现有采集设备运行状态分析的速度，通过大数据并行计算技术，给出采集设备运行状态的方法。可以分析用户用电行为，提高异常的响应速度；防止窃电行为，监测用户的供电质量和实时线损确保电网运行安全、提高供电可靠率。
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公开(公告)号：CN107016410B
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201710186797.2
申请日：2017-03-27
Applicant: 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种用电信息采集系统故障诊断方法及装置，其方法包括以下步骤：获取用电信息采集系统中的网络拓扑数据，网络拓扑数据至少包括用电信息采集系统中的元件以及元件之间的线路的相关特征；基于异质网络节点表示学习方法，对网络拓扑数据进行目标优化学习，将网络拓扑数据映射为可计算的数据空间中的数据分布，得到基于异质网络节点表示学习结果；基于预设的故障检测分类模型，并融合基于异质网络节点表示学习结果对用电信息采集系统进行故障诊断。本发明避免了大量的人工工作，降低了系统实现成本，提高了系统对于新数据的适应性；且在计算体系上，本方案设计的相关方法，兼容传统方法中的特征模块，大大提高了系统的性能。
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公开(公告)号：CN107562914A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710817340.7
申请日：2017-09-12
Applicant: 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 中国电力科学研究院 , 国网江苏省电力公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于资源掩码的需求响应资源快速定位方法，对需求响应资源的地址初始数据分配编号，输入需求响应资源的目的地址，在经过处理后的完整路径压缩树形数据结构中进行查询定位，能够对需求响应资源快速查找定位，可以减少需求响应项目执行的时间，使需求响应的命令下达时间更快，缩短命令下达与需求响应项目执行的时间，使需求响应的容量更加精准，能够帮助电力调度中心对需求响应资源进行快速调度，有效性地对需求响应项目调度进行优化，达到效益最大化，具有良好的经济价值。
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公开(公告)号：CN107368801A
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201710572274.1
申请日：2017-07-13
Applicant: 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
CPC classification number: G06K9/00523 , G06F17/148
Abstract: 本发明公开了一种基于小波包分析的堆垛机特征数据提取方法，对小波包分解参数进行初始化，选择合适的尺度函数，并通过尺度函数产生小波库，使其分解效果达到最佳，信号分解合理，选择适当的代价函数，从而寻求最优的小波基，且此代价函数满足单调性及可加性，通过以上函数达到对原始信号进行压缩目的，减少数据量大小，得到含原始信号完整信息的特征向量，针对堆垛机的工作状态信号处理展开，上述的过程对堆垛机原始信号的特征向量提取，达到数据压缩目的，具有良好的应用前景。
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