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公开(公告)号：CN116862080B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311132107.7
申请日：2023-09-05
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/0895 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于碳排放预测计算技术技术领域，具体涉及一种基于双视角对比学习的碳排放预测方法及系统，包括：获取不同能源发电数据的时序特征；基于所获取的时序特征，计算不同能源的权重，得到不同能源的上下文特征；根据所获取的上下文特征和碳排放预测模型，完成发电碳排放的预测；其中，在获取不同能源发电数据的时序特征的过程中，利用整个时间序列的特征来进行特征学习，得到全局时序特征，使用固定窗口内的序列信息进行特征学习，得到局部时序特征；即得到不同能源发电数据的两种窗口视角下的时序特征。本发明利用增强信息进行信息增
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公开(公告)号：CN117421566A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311743905.3
申请日：2023-12-19
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H02J3/00
Abstract: 本发明适用于光伏发电领域，提供了基于IMRFO‑StemGNN光伏发电功率预测方法，通过采集光伏组件数据和天气预报数据，构建多元光伏特征数据库。然后搭建频谱时间图神经网络，利用改进蝠鲼觅食算法对StemGNN模型的超参数进行优化，提高预测准确度。本发明所提出的方法，通过采集光伏组件数据和天气预报数据，构建多元光伏特征数据库。然后搭建频谱时间图神经网络，利用改进蝠鲼觅食算法对StemGNN模型的超参数进行优化，提高预测准确度。
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公开(公告)号：CN117310391A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311535942.5
申请日：2023-11-17
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国网山东省电力公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明涉及电子数字数据处理技术领域，具体涉及一种分布式电源区段故障识别方法及系统。方法包括：获取历史时刻的历史负载功率数据、当前时刻的实际负载功率数据和分布式电源所有区段两侧端点的相电流相角；根据历史负载功率数据和实际负载功率数据，得到局部波动程度、各负载状态、各历史时刻对应的负载状态、当前时刻的预测负载状态和当前时刻的实际负载状态；根据局部波动程度、预测负载状态、实际负载状态、历史负载功率数据和实际负载功率数据，得到当前时刻的判断阈值调整因子；根据判断阈值调整因子和相电流相角，得到当前时刻的分布式电源故障区段；本发明能够较准确的对分布式电源故障区段进行识别。
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公开(公告)号：CN117246169A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311415851.8
申请日：2023-10-27
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
IPC: B60L53/31
Abstract: 本发明涉及新能源汽车充电桩安装技术领域，具体为一种用于新能源汽车充电桩的安装设备，包括控距单元与对位单元，本发明通过控距单元对充电桩之间的距离进行调整,使其与防雨罩对齐,通过对位单元使充电桩位于防雨罩中部,保证充电桩与防雨罩中部对齐,整个过程中,无需人工对防雨罩进行测量计算,节省安装时间,提高充电桩安装的效率,对位后的充电桩水平移动至防雨罩进行固定连接,保证充电桩与水平面垂直,防止充电桩安装时发生歪斜,影响后续的使用。
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公开(公告)号：CN113484813B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202110652358.2
申请日：2021-06-11
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司
IPC: G01R35/04
Abstract: 本发明公开了多环境应力下的智能电表故障率预估方法及系统，该方法包括：获取在不同类型环境地区的智能电表的历史故障率数据，基于加权欧式距离的加权局部离群因子，进行噪声点检测，清洗噪声数据，得到历史样本集；确定核函数的形式，对核函数的超参数进行寻优；建立高斯过程回归模型，使用历史样本集对高斯过程回归模型进行训练和测试；输入待测智能电表的故障样本数据，基于加权欧式距离的加权局部离群因子剔除噪声数据，并通过训练好的高斯过程回归模型得出待测智能电表的可靠度。本发明能够有效评估智能电表故障率在多环境应力下随时间的变化趋势，并能准确求解其可靠度。
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公开(公告)号：CN117134708A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202310495911.5
申请日：2023-04-27
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 青岛鼎信通讯股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于能源控制器公变的电表数据即采即报方法，涉及低压台区智能电网技术领域，包括S1、采集任务调度APP根据客户要求采集电能表数据，并将采集内容通知到集抄APP；S2、集抄APP将接收到的采集内容通知转换为数据索引—数据内容格式，通过二分法按照数据索引顺序插入到内存队列中；S3、集抄APP在打包上报周期节点，顺序遍历内存队列，将采集完整的电表数据打包上报给局方主站；S4、采集周期结束时，无论电能表采集是否完整，集抄APP将内存队列中所有的有效数据打包上报给主站，本发明解决了低压台区电能表数据上报资源消耗大、上报实时性差的问题，可以更加及时地将电能表数据上报主站，以便局方快速做出预测分析。
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公开(公告)号：CN117056813A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311308232.9
申请日：2023-10-11
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
IPC: G06F18/241 , G01R19/165 , G01R31/327
Abstract: 本发明涉及电子数据处理领域，尤其涉及一种用于智能断路器数据采集的检测方法，该方法获取预设时段对应的电流时序数据；筛选得到电流时序数据中的至少一个非稳定离散电流值；针对任一非稳定离散电流值，计算非稳定离散电流值的异常评估值；根据所有非稳定离散电流值的异常评估值，将所有非稳定离散电流值划分为第一类异常电流数据和第二类异常电流数据，分别获取第一类异常电流数据的L1正则化参数和第二类异常电流数据的L1正则化参数；根据电流时序数据、第一类异常电流数据的L1正则化参数以及第二类异常电流数据的L1正则化参数，拟合出最优ARMA模型，利用最优ARMA模型进行电流异常检测，提高了电流异常检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN114873242B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202210510953.7
申请日：2022-05-11
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国网山东省电力公司
Abstract: 本发明提供了一种光伏板安装配套装置，属于光伏板安装技术领域。其技术方案为：一种光伏板安装配套装置，其特征在于，包括箱体，箱体的底板上对称设置有两个凸台，凸台的两端连接箱体的左右侧板，凸台上开通有倒置的T型滑槽，T型滑槽的水平段位于凸台的下部，T型滑槽的侧壁上设置有若干与T型滑槽连通的矩形缺口，矩形缺口沿T型滑槽的方向均匀布置；T型滑槽内滑动设置有光伏板的顶起结构，矩形缺口内设置有顶起结构的触发结构，触发结构的上方设置有一一对应的光伏板并通过光伏板的重力实现触发结构的启动和复位。本发明的有益效果为：可以方便在安装过程中从光伏板的箱体内对光伏板进行取用。
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公开(公告)号：CN116859232A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310907976.6
申请日：2023-07-24
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
IPC: G01R31/327 , G01R1/02 , G01R1/04
Abstract: 本发明属于电气设备技术领域，提出了一种智能量测开关性能检测装置及方法,本发明中压接固定机构包括第一铜柱端子簇和第二铜柱端子簇，第一铜柱端子簇通过第一伸缩机构和第二伸缩机构设置在检测装置本体上，以及第二铜柱端子簇通过第三伸缩机构设置在检测装置本体上；第一伸缩机构能够带动第一铜柱端子簇运动，通过调节第一铜柱端子簇和第二铜柱端子簇之间的距离满足对不同尺寸智能量测开关的压接，满足了对多型号智能量测开关中进行检测筛选的要求；第二伸缩机构和第三伸缩机构能够分别带动第一铜柱端子簇和第二铜柱端子簇运动，可以对智能量测开关的进线端子进行紧密压接，保证了检测结果。
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公开(公告)号：CN116845971A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310834963.0
申请日：2023-07-10
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
IPC: H02J3/38 , G06F18/231 , G06F18/2135 , G06F17/16 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及一种改进主成分分析加层次聚类算法实现低压台区的拓扑识别，可自动识别光伏并网低压台区的拓扑结构关系。该方法包括：根据树干式低压台区电压数据特征，首先通过IPCA降维聚类，实现低压台区用户相位的识别，之后再通过层次聚类算法对各相位进行聚类识别出各表箱之间的关系，通过凝聚层次聚类树识别出相位‑表箱‑用户之间的关系，最后通过电压均值确定表箱在支线的位置，实现支线‑表箱‑用户拓扑结构图。
