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公开(公告)号：CN114037282B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202111327202.3
申请日：2021-11-10
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/067 , G06Q10/10 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于用电特征的用电量标签系统，用于对用电用户标记行业标签，包括行业模型子系统、信息拟合子系统、用电标签子系统以及用电信息数据库；通过对用电用户的各个维度数据收集，通过模型训练的方式对用电用户进行行业标签的初步匹配，这样设置可以避免因为用电用户数据不全导致无法匹配行业标签的情形，进一步通过行业分布偏差和集中度偏差两个方面，通过动态修正的方式以使行业标签的标记不再属于独立标记逻辑，以提高标记精度，每一行业标签的标记结果都会对其他用电用户的行业标签产生影响(通过影响行业分布和集中度)，真正为大数据环境下的用电用户的行业自动标签提供了可能。
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公开(公告)号：CN115907136B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202211442677.1
申请日：2022-11-16
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本公开的实施例公开了电动汽车调度方法、装置、设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取光伏发电站在预设时间段内的光伏输出功率信息序列；获取电动汽车序列在预设时间段内的初始用电负荷信息序列；将光伏输出功率信息序列输入至预先训练的光伏输出功率预测模型中，得到预测光伏输出功率信息；将预测光伏输出功率信息输入至预先训练的用电负荷信息预测模型中，得到预测用电负荷信息；将预测用电负荷信息和预测光伏输出功率信息输入至预先训练的电动汽车数量预测模型中，得到电动汽车预测数量；根据电动汽车预测数量，控制相关联的电动汽车调度设备进行电动汽车调度。该实施方式可以避免浪费运输资源。
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公开(公告)号：CN110045197B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN201910144554.1
申请日：2019-02-27
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Inventor： 王永明 , 李怡然 , 林平 , 梁宏池 , 周暖青 , 翁晓春 , 吴涵 , 李衍川 , 郑凌娟 , 辛永 , 黄文思 , 罗义旺 , 李金湖 , 许梓明 , 马汉斌 , 林超 , 陈珺 , 谢驰 , 程友平 , 温天宝 , 郑志钉
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明涉及一种基于重采样的配网故障预警方法，其特征在于，包括：步骤1000，获取用于配网故障预警的配网数据集合Z；步骤2000，对所述配网数据集合Z进行重采样，得到配网数据集合Y；步骤3000，根据所述配网数据集合Y，确定配网故障预警模型；步骤4000，获取当前的配网故障预警数据；步骤5000，将所述当前配网故障预警数据输入所述配网故障预警模型，如果所述配网故障预警模型输出结果为配网故障，那么进行配网故障报警。
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公开(公告)号：CN111538760B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202010317147.9
申请日：2020-04-21
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F40/30 , G06Q10/06 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于Apriori算法建立配电负荷线损关联分析模型的方法，其技术方案要点，包括报表类数据预处理、时序事件数据预处理、形成事务数据集、关联关系的支持度和置信度以及利用上述数据结果基于Apriori算法建立线损关联分析模型；本发明通过Apriori算法利用“大数据”预处理建立分析模型，用于有效挖掘负荷和线损之间的内在关系、研究隐藏在电网运行中海量数据间的潜在价值，得到其中相关性影响因子的影响比重，为城市配电网的规划、决策以及运筹提供建设性建议根据。
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公开(公告)号：CN109145035B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201810863335.4
申请日：2018-08-01
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网湖南省电力有限公司防灾减灾中心 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06F16/248 , G06F16/2458 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种基于数据挖掘的电网数据处理方法，包括以下步骤：步骤S100，接收输入数据，所述输入数据为描述待处理区域网格中与电网数据关联的m个参数集合；步骤S200，获得N个存储数据；步骤S300，将接收到的输入数据和获得的N个存储数据进行处理；步骤S400，分别计算处理后的输入数据与处理后的N个存储数据之间的相离度；步骤S500，根据计算出的相离度的值，向用户呈现结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108280157B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201810033764.9
申请日：2018-01-15
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国家电网公司
Abstract: 本发明涉及一种数据信息集成系统，包括通信服务器、数据中心、安全隔离装置；通信服务器与第一网络直接连接，并且通过安全隔离装置与第二网络通信连接，通信服务器用于通过第一、二网络获取多个数据源中的数据信息；数据中心包括数据库和信息处理服务器，用于对获取的数据信息进行存储和处理；数据库包括种子表、多个数据表，种子表存储有可信种子信息，每个数据表包括主索引字段、多个第一类型字段和多个第二类型字段，数据表中每条记录在主索引字段中的数据信息均来源于种子表；数据库中还存储有可信数据源的唯一标识，第一类型字段中的数据信息均来源于可信数据源，第二类型字段中的数据信息来源于可信数据源以及非可信数据源。
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公开(公告)号：CN111444587A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010471979.6
申请日：2020-05-29
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于自动绘图技术的电力图形绘制方法，主要包括电力网静态拓扑生成、动态拓扑跟踪以及网络拓扑的分析；自动布局算法、自动布线算法以及变电站的布局优化算法的运用，从自动绘图技术的基础、网络拓扑、自动绘图技术的算法多方面完善，实现了对配电网内各种线路设备、厂站设备、厂站内设备、管道设备以及线路附属设备等进行分类、属性的建模，实现对自动绘图技术方法的优化，实现对配电网绘图和建模成本的降低，提高了工作效率，避免了传统人工绘图面临的问题，实现了对电力系统向智能电网转变的有效支撑。
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公开(公告)号：CN111239549A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010099640.8
申请日：2020-02-18
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种基于离散小波变换的配电故障快速定位方法，将离散小波变换(DWT)和BP神经网络(BPNN)结合在配电系统故障定位中，根据DWT细节系数计算的小波能量谱熵和每单位能量可以有效地反映故障特征。此外，由于DWT分解，噪声将被滤除，小波熵(EPU)作为训练的BPNN模型输入可以快速准确地找到故障位置，具有高灵敏度、高可靠性的效果。
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公开(公告)号：CN109522292B
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201810993651.3
申请日：2018-08-29
Applicant: 云南电网有限责任公司信息中心 , 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/21 , G06F16/215 , G06F16/25
Abstract: 一种基于标准的电网统一信息模型的数据处理装置和方法，其包括信息模型构建模块、数据接收模块、数据处理模块、数据装载模块；数据处理模块还包括数据检验子模块，用于查找校验标准统一信息模型数据的相同或相似数据记录，并对所述相同或相似数据记录聚类。通过本发明提供的装置和方法，能够有效的处理电网统一信息模型的数据，提高数据交互性，同时提高了数据处理效率和实用效率。
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公开(公告)号：CN110163410A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910276539.2
申请日：2019-04-08
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 一种基于神经网络-时间序列的线损电量的预测方法，根据供电量和耗电量关系预测线损电量，线损电量为Pl＝PSu-PSa，其中，Pl为线损电量，PSu为供电量，PSa为耗电量。计算耗电量的步骤包括：步骤1，建立源数据库，采集并存储用户历史耗电量历史数据；步骤2，构建BP神经网络-时间序列耗电量预测模型，并初始化BP神经网络的参数；步骤3，输入用户历史耗电量数据及影响因素数据，训练所述BP神经网络-时间序列耗电量预测模型，得到经训练的BP神经网络-时间序列耗电量预测模型；步骤4，通过所述经训练的BP神经网络-时间序列耗电量预测模型进行耗电量预测。以上提高了电力源数据的利用率，确保了耗电量预测的准确度，从而提高线损预测的完整性和质量。
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