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公开(公告)号：CN119726822A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411786594.3
申请日：2024-12-06
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明涉及综合能源站技术领域，公开了一种预测控制综合能源站的方法及装置，该方法包括：在第一时间段，确定综合能源站的储能系统的当前电量；对综合能源站的用电负载在用电高峰的第二时间段的用电功率进行预测，确定用电负载在第二时间段中各个时间点的用电预测功率；根据用电负载在第二时间段中各个时间点的用电预测功率，确定用电负载在第二时间段所需的用电预测量；在当前电量未超过用电预测量的情况下，对储能系统进行充电。本发明能够提前对储能系统进行充电，使得在之后用电高峰的第二时间段，综合能源站可以基于储能系统对用电负载进行供电，从而能够高效地利用综合能源站本身的资源，有利于市电电网削峰填谷。
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公开(公告)号：CN119720270A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411729065.X
申请日：2024-11-28
Applicant: 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F21/62 , G06N20/00 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种横向联邦学习窃电检测方法、系统、设备及介质，包括：获取窃电检测请求；根据所述窃电检测请求获取用户在预设时间段内的用电数据信息；将所述用户在预设时间段内的用电数据信息输入到训练后的窃电检测模型中，以判断是否存在窃电的情况，所述窃电检测模型利用基于差分隐私技术的异步联邦学习架构训练得到，该方法、系统、设备及介质能够实现窃电检测，且数据隐私的安全性较高。
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公开(公告)号：CN119514921A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411465632.5
申请日：2024-10-21
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于虚拟配电网和元宇宙的低碳智能能源调度方法及系统，该方法包括以下步骤：实时获取各分布式能源设备的运行状态数据和环境参数，构建分布式能源设备的虚拟孪生体；基于所述分布式能源设备的虚拟孪生体，聚合形成虚拟配电网，并以碳排放最小化构建优化调度模型；基于所述虚拟配电网，建立实时评价指标体系；基于所述实时评价指标体系，结合所述优化调度模型构建目标决策调度模型，并基于所述目标决策调度模型进行低碳智能能源调度，完成调度过程。与现有技术相比，本发明具有提高能源智能调度水平，实现可再生能源的高效利用等优点。
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公开(公告)号：CN119401444A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411786520.X
申请日：2024-12-06
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于综合能源技术领域，公开了全电能源站的供电切换方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取全电能源站在当前时间点的当前负载量和第一供电设备的当前发电功率；根据全电能源站的历史负载量和当前负载量进行负载预测，确定在未来时间点的预测负载量；根据当前发电功率进行功率预测，确定在未来时间点的预测发电功率；当预测发电功率不能满足预测负载量时，确定第二供电设备的发电功率；当第二供电设备的发电功率满足预测负载量时，从第一供电设备切换至第二供电设备。本发明可以提前确定是否需要切换供电设备，在切换之前有足够的时间进一步确定备用的第二供电设备是否适合供电，切换操作简单，能够保证全电能源站稳定工作。
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公开(公告)号：CN119045692A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411545295.0
申请日：2024-11-01
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06F3/04815 , G06Q50/06 , G06Q50/20
Abstract: 本发明涉及一种电力台区的虚拟现实仿真方法及系统，属于虚拟现实仿真技术领域，解决了现有仿真任务和考核项固化且无法灵活更新的问题。包括：在仿真项目中创建仿真场景，通过导入电力设备的三维模型和仿真资源得到多个场景对象；在扩展的流程编辑器中拖拽多种任务节点并通过连线连接得到仿真流程；通过扩展的部署窗口将场景对象和仿真流程写入配置文件，与编译仿真项目生成的可执行文件上传至服务器生成仿真任务信息；根据选择的仿真任务下载仿真任务信息，并解析其中的场景对象和仿真流程，通过渲染仿真场景并叠加显示仿真流程中的任务节点生成虚拟场景；当任务节点全部被执行完时结束仿真任务。实现了仿真任务的灵活编辑和更新。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118674201A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410700848.9
申请日：2024-05-31
Applicant: 国网上海市电力公司 , 国网综合能源服务集团有限公司 , 国网上海综合能源服务有限公司
IPC: G06Q10/0631 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06Q50/08
Abstract: 本发明涉及电力控制领域，尤其涉及一种基于高密度建筑用能特性的全电能源站电网互动方法、装置，该方法通过考虑目标区域内高密度建筑的所用建筑材料、建筑结构、分布密度，并结合内高密度建筑的历史用户居住情况、历史用电数据以及历史天气数据确定用户用电模型，来确定未来时间段内考虑温度控制的用电数据；基于所述未来时间段内考虑温度控制的用电数据，根据与目标区域内高密度建筑相关联的不同能源站的能源属性，向对应的电网发送未来时间段内的需求响应数据，以实现与电网进行互动，提高了电网的整体运行效率。
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公开(公告)号：CN118134466A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410557955.0
申请日：2024-05-08
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明涉及一种基于业务场景的变电站设备故障排查方法，属于变电站设备管理技术领域，解决了现有技术中缺乏实现变电站设备在不同业务场景下的故障排查方法的问题。该方法包括：根据变电站设备的业务场景选取关键量测参数、影响因素集；变电站设备实时运行过程中，根据每个量测周期的关键量测参数、影响因素集的实时采样数据生成态势预测模型的输入数据，由态势预测模型处理后输出当前量测周期的关键量测参数预测值；若当前量测周期的关键量测参数预测值达到故障预警值，则进行预警；同时，通过对当前量测周期的关键量测参数、影响因素集的实时采样数据进行耦合特性分析，从影响因素集中选取出潜在故障因素，并对潜在故障因素进行故障排查。
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公开(公告)号：CN116628473A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310556920.0
申请日：2023-05-17
Applicant: 国网上海市电力公司 , 北京瓦时智能科技有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/20 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/06 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于多因子神经网络算法的电力设备状态趋势预测方法，该方法引入多因子，避免单因子预测模型不能正确捕捉设备发展趋势；引入连续采样和间隔采样方法，对数据的短期、长期波动和趋势有更好的提取精度，提升预测效果；基于多层全联接神经网络模型(MLP)构造IEBlock模块进行特征提取，既可以避免过多的计算带来计算资源和时间浪费，又能够高效提取各因子本身的的隐含特征以及各因子之间的隐含关系，进而提高预测精度。
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公开(公告)号：CN119726822B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411786594.3
申请日：2024-12-06
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明涉及综合能源站技术领域，公开了一种预测控制综合能源站的方法及装置，该方法包括：在第一时间段，确定综合能源站的储能系统的当前电量；对综合能源站的用电负载在用电高峰的第二时间段的用电功率进行预测，确定用电负载在第二时间段中各个时间点的用电预测功率；根据用电负载在第二时间段中各个时间点的用电预测功率，确定用电负载在第二时间段所需的用电预测量；在当前电量未超过用电预测量的情况下，对储能系统进行充电。本发明能够提前对储能系统进行充电，使得在之后用电高峰的第二时间段，综合能源站可以基于储能系统对用电负载进行供电，从而能够高效地利用综合能源站本身的资源，有利于市电电网削峰填谷。
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公开(公告)号：CN119670868B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510173961.0
申请日：2025-02-18
Applicant: 国网上海市电力公司
Inventor： 汤蕾 , 雷红丹 , 万轶伦 , 张毅洲 , 吴舒鋆 , 顾黎强 , 聂鹏晨 , 陈赟 , 贺兴 , 周爱华 , 朱胜龙 , 张荣涛 , 吴欣烨 , 傅超然 , 王佳裕 , 朱涛 , 施展 , 冯越 , 黄鑫 , 孔令东
IPC: G06N5/022 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种变压器故障诊断知识图谱的构建方法，属于变压器故障诊断技术领域，解决了现有技术中变压器故障诊断知识图谱无法适应相关故障特征数据随时间的动态变化、未考虑不同故障诊断算法适用条件区别导致诊断结果不准确的问题。该方法包括：分别搭建变压器故障诊断知识图谱的本体层和数据层；其中，本体层是知识图谱的类，由四个主题域组成，包括：变压器、故障、检修和算法，每一主题域包括实体、属性和关系；数据层是知识图谱的实例，用于存储本体层的实例数据；采集与变压器故障诊断相关的数据，并根据所采集的数据的类型，选用相匹配的处理方式，将所采集的数据映射至数据层的相应主题域中；以构建变压器故障诊断知识图谱。
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