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公开(公告)号：CN115936660A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210081861.1
申请日：2022-01-24
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06N3/08 , G06N3/045 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种配电台区线损及合理区间计算方法，并公开了具有配电台区线损及合理区间计算方法的装置、终端及存储介质，其中研究台区分类规则，按类别建立基于特征指标的台区线损及合理区间计算模型；采用人工智能方法进行台区线损建模，实现模型的在线学习和自适应进化，以满足台区发展变化的需求；特征指标计算所需数据能从现有系统中自动获取，计算简单，具有可推广性；采用基于时间序列的复合多断面综合计算方法，降低数据完整性要求，模型具有容错性；在保证模型精度的前提下，尽量简化模型结构，提升模型训练和计算效率，实现台区线损在线计算与评估。
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公开(公告)号：CN115912615A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202210225534.9
申请日：2022-03-09
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种配电网状态评估方法及系统，包括：采集终端采集电网的配电线路中每个量测节点的基础数据，并将所述基础数据发送至采集主站；所述采集主站按照预设筛选条件对所述基础数据进行抽取，获取抽取数据，并将所述抽取数据同步上传至计量大数据平台；计量大数据平台根据所述抽取数据中电能表的位置信息、编号信息进行分类匹配，组建形成配电线路的简单拓扑关系，并基于所述简单拓扑关系识别各节点潮流的流经顺序，并通过电压曲线进行辅助判断，以校正各节点的采集数据；计量大数据平台根据所述简单拓扑关系和矫正后各节点的采集数据，对评估配电网进行综合分析，获取该配电网的各类状态。
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公开(公告)号：CN112084212A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010706069.1
申请日：2020-07-21
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/245 , G06F16/248 , G06F16/28 , G06F21/62 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种对电网数据进行管控分析的方法及系统，包括：采集多个电网子机构的基础信息数据；根据管控分析请求确定目标数据类型，根据所述目标数据类型从所述基础信息数据中抽取目标数据，并对抽取过程进行汇总分析，确定抽取结果；当所述抽取结果指示数据抽取成功后，根据预设的数据获取权限选取所述目标数据中数据等级满足所述预设的数据获取权限的数据作为分析数据，并存储所述分析数据；根据所述分析数据进行对象应用分析和台区线损分析，并基于预设的显示策略进行分析结果的显示。本发明能够实现对各个电网子机构的电网数据进行实时控制，加强对各个分电网子机构的电网数据的异常监控，及时发现问题，提高管控效率和力度。
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公开(公告)号：CN119341126A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411544289.3
申请日：2024-10-31
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网湖南省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/46 , H02J3/32 , H02J3/14 , G06F18/23213 , G06F18/2431 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于电力自动化领域，公开了一种配电台区能量管理方法及相关装置，包括：获取配电台区的类型，并基于配电台区的类型对应的模糊控制器，得到配电台区的多目标优化函数的各优化目标函数系数；基于配电台区的多目标优化函数的各优化目标函数系数，求解配电台区的多目标优化函数，得到配电台区的多目标优化策略。能够根据不同场景采用模糊控制逻辑进行优化目标函数的自适应权重优化，使得最终的配电台区的多目标优化函数更加贴合当前配电台区的实际情况，实现针对不同场景的多目标协同优化，完成对配电台区能量管理策略的细化，提升配电台区的电力系统运行效率和稳定性，有效实现节能、减排和经济性等各类优化目标的综合协同优化。
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公开(公告)号：CN117674121A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311667288.3
申请日：2023-12-06
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明属于台区固定损耗估计技术领域，具体涉及一种基于回归模型的轻载台区固定损耗估计方法及系统。首先获取台区历史数据并进行清洗，获得清洗过的台区历史数据；根据清洗过的台区历史数据，通过回归建模的方式，建立线性回归模型；采用岭回归对线性回归模型进行训练得到预先训练好的线性回归模型。采集第一电量、台区损失电量数据，所述第一电量包括台区供电量或用户用电量；将采集的第一电量、台区损失电量数据输入预先训练好的线性回归模型，获得台区固定损耗估计值。本发明解决了现有技术中基于经验模型和统计模型的估计方法存在的受限于数据质量以及历史数据代表性，在大规模数据集上应用困难，普适性和准确性低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117649314A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311766032.8
申请日：2023-12-20
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明属于低压配电网理论线损计算技术领域，具体涉及一种计入台区采集数据质量和运行状态的线损修正方法及系统。首先获取台区特征并根据台区特征对台区进行分类，得到台区分类结果；再计算每一类台区分类结果中采集点数不足的台区的理论线损；在采集点数不足的台区所属台区分类结果的理论线损修正模型中，选取采集点数不足的台区的采集点数对应的理论线损修正模型；将采集点数不足的台区的理论线损输入选择的理论线损修正模型，得到线损修正结果并输出。本发明在电压损失法的基础上，计入台区采集数据质量和运行状态的线损修正方法，满足电压损失法在不同数据质量下的应用，提高了电压损失法线损计算的准确性。
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公开(公告)号：CN117117828A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310876786.2
申请日：2023-07-17
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网重庆市电力公司营销服务中心
IPC: H02J3/00 , G06F30/20 , G06F30/18 , G06F119/06 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于模拟数据的标准台区生成方法及系统，其中方法包括：基于模糊聚类算法对典型日负荷曲线进行模拟，生成模拟日负荷曲线；基于配电台区的拓扑结构和线路参数，确定配电台区的典型配电网拓扑结构；基于所述模拟日负荷曲线以及所述典型配电网拓扑结构，利用前推回代法潮流算法，生成标准数据。
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公开(公告)号：CN116362266A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202211585738.X
申请日：2022-12-09
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06K7/10 , G06K17/00 , G06K19/07 , G06Q10/087
Abstract: 本发明公开了一种基于射频功率的库存盘点方法及装置。其中，方法包括：将货物与标签建立绑定关系，确定货物标签数据；通过龙门升降机上的标签读写器对立体货架上的目标货物及周转箱上的标签进行识别，确定识别信息，其中识别信息包括识别标签以及位置信息；根据识别信息以及货物标签数据对目标货物在库状态进行标定，确定目标货物的在库状态。
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公开(公告)号：CN115563489B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211369578.5
申请日：2022-11-03
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F18/211 , G06F17/18 , G06Q50/06
Abstract: 一种超差表检出方法及装置，其中，该方法包括：对样本数据利用先验知识进行第一次特征选择，将得到的初次特征候选集合输入统计线损模型并使用Lasso算法求解，之后进行第二次特征选择，将得到的二次特征候选集合再次输入所述统计线损模型，并使用岭回归方法求解，根据回归拟合结果进行第三次特征选择，得到最终的超差表集合。该方法，通过多次特征选择以及Lasso算法求解，大大减少了超差表的个数，既降低了统计线损模型求解的复杂度，又提高了统计线损模型求解的准确度，大大提高了超差表识别及检出的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN115563489A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211369578.5
申请日：2022-11-03
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F18/211 , G06F17/18 , G06Q50/06
Abstract: 一种超差表检出方法及装置，其中，该方法包括：对样本数据利用先验知识进行第一次特征选择，将得到的初次特征候选集合输入统计线损模型并使用Lasso算法求解，之后进行第二次特征选择，将得到的二次特征候选集合再次输入所述统计线损模型，并使用岭回归方法求解，根据回归拟合结果进行第三次特征选择，得到最终的超差表集合。该方法，通过多次特征选择以及Lasso算法求解，大大减少了超差表的个数，既降低了统计线损模型求解的复杂度，又提高了统计线损模型求解的准确度，大大提高了超差表识别及检出的效率和准确率。
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