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公开(公告)号：CN117540569A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311561072.9
申请日：2023-11-22
Applicant: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 国网浙江省电力有限公司培训中心 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06Q10/063 , G06F111/18 , G06F119/06 , G06F113/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种电力用户负荷数据仿真方法及系统。本发明仿真方法采用的技术方案包括：为已确定负荷类型的虚拟电力用户选择与其相适配的设备负荷特性曲线；为已选择设备负荷特性曲线的虚拟电力用户，输入多维度仿真参数作为用户负荷仿真模型的输入变量；依据设备负荷特性曲线的输出结果和输入的多维度仿真参数进行计算，生成负荷数据并附加时间标签存储到负荷数据曲线记录中；依据负荷数据曲线记录计算各时间点负荷对应的电气量值，并依据时间缩放系数，持续输出电气量参数，将电气量参数传递给功率信号源，控制功率信号源的电气量信号输出。本发明提高了电力负荷管理业务中虚拟电力用户的负荷数据拟真度。
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公开(公告)号：CN117094389A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310985523.5
申请日：2023-08-07
Applicant: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06N5/022 , G06F18/23 , G06F18/2413
Abstract: 本发明公开了一种台区线损异常诊断与降损策略智能决策方法及系统。本发明的方法，包括：采集台区内每一个节点的表计数据，计算得到台区各个时间尺度的线损率；将过去一年的台区96点分时线损数据，通过基于自适应k近邻的时间序列异常检测算法，得到所述台区的线损异常时间序列；建立台区线损异常原因诊断算法库，对可能发生的每一类异常构建针对性的诊断算法；构建降损策略知识库，降损策略关联，利用知识库匹配得出线损异常事件治理策略；同时，对各项线损异常事件治理策略进行划分。本发明可在台区运行方式变化较大情况下准确检测出线损异常时间序列并进行可降损电量测算，实现了台区线损异常监测、原因诊断、策略生成的自动化。
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公开(公告)号：CN114198992B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202111570708.7
申请日：2021-12-21
Applicant: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 国网浙江省电力有限公司衢州供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于电能计量箱的烘干装置及烘干移动控制方法，属于烘干技术领域。本发明的一种用于电能计量箱的烘干装置，其烘干移动杆能够带动吸水件向右侧移动，进而使吸水件进入置物架上电能计量箱的内部，将电能计量箱中的水份吸除干净，提高了电能计量箱内部水份的烘干效果。进一步，本发明的一种用于电能计量箱的烘干移动控制方法，对烘干移动杆进行加减速控制，通过引入加加速度量，能够有效消除因为加速度过大导致烘干移动杆停止时出现的较大振动，兼顾烘干移动杆移动的精度与效率，进而能够有效避免烘干移动杆和电能计量箱壁的碰撞，从而有效避免烘干移动杆和电能计量箱的磨损，延长烘干移动杆使用寿命。
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公开(公告)号：CN113312413B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110866935.8
申请日：2021-07-29
Applicant: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院
IPC: G06F16/2458 , G06Q10/06 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉一种基于电力大数据的企业碳排放异常监测方法，本发明解决现有技术的问题，其技术方案要点是：步骤一，获取参与碳排放计量的目标的历史数据，将获取到的目标当前时域数据进行整合；步骤二，根据设定函数选取目标的当前时域曲线并与从基准时域曲线中截取对应的基准时域曲线；步骤三，进行一次时域曲线异常检测；步骤四，获取对应的频域信号；步骤五，利用损失函数计算基准频域拟合曲线和当前频域拟合曲线的频域面积差值，进行一次频域曲线异常检测，直接对未通过频域曲线异常检测的目标进行碳排放监测异常报告；步骤六，形成具有若干个维度的监测数据集合；步骤七，计算监测数据集合与基准数据集合的差异度监测。
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公开(公告)号：CN118572653A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410465999.0
申请日：2024-04-18
Applicant: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司海宁市供电公司
Abstract: 本发明公开了一种基于集成预测模型的光伏发电功率预测方法、设备及存储介质。本发明的光伏发电功率预测方法包括：将基于遗传算法优化的小波神经网络模型、回归神经网络模型和Elman神经网络模型三种基本的单项预测模型，集成为集成预测模型；采用熵值法确定所述集成预测模型中各个基本单项预测模型的权重；设定评价指标，对集成预测模型的性能进行评价，通过评价合格的集成预测模型对光伏发电功率进行预测。本发明集成基于遗传算法优化的小波神经网络模型、回归神经网络模型和Elman神经网络模型三种基本单项预测模型，可以利用它们各自的优势，提高预测的精准度，有助于优化光伏发电系统的运行和管理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117332332A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311191765.3
申请日：2023-09-15
Applicant: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司丽水供电公司 , 青岛鼎信通讯股份有限公司
IPC: G06F18/2415 , G01R31/00 , G01R35/04 , G06F18/27 , G06F18/23213 , G06F18/213 , G06F18/15
Abstract: 本发明公开了一种低压台区线损率合理范围检测方法及系统。本发明的方法包括：用户电能表历史数据挖掘与标准化处理；计算线损率合理范围；计算用户电能表误差预测结果。本发明提升历史数据的准确性，有利于提高合理区间检测结果精度；选取CHMM模型进行用户电能表误差预测，不仅能够提升预测效率，而且预测结果更加准确；本发明通过回归分析法对线损历史数据挖掘结果进行标准化处理，消除了数据之间的性质、量纲、数量级等差异，将处理后的数据样本应用至模型训练中，有利于提升训练结果精度，不论是负载率多少，本发明所述方法的检测结果准确率均高于传统方法。
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公开(公告)号：CN117315869A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311077710.X
申请日：2023-08-25
Applicant: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司丽水供电公司 , 青岛鼎信通讯股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种安全用电检测系统。本发明包括用户信息采集模块、窃电分析模块、窃电监控模块、防窃电处理模块、远程监控中心、视频监控模块、无线发送模块、报警模块、主控器、变压器监控模块、定位系统、烟雾检测模块、灭火模块和计量设备，本发明采用窃电监控模块对电网进行全方面检测，使得用电信息或者表箱是否开箱的异常情况能够及时检测到，并通过远程监控中心查看异常情况，并且本发明的视频监控模块在发生窃电报警的时候开启视频功能，在设定时间内自动拍照并以彩信的形式发到手机，本发明通过烟雾检测模块、灭火模块，检测到的烟火情况通过开启灭火模块进行实时灭火，用电的安全性大大提高。
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公开(公告)号：CN114198992A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111570708.7
申请日：2021-12-21
Applicant: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 国网浙江省电力有限公司衢州供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于电能计量箱的烘干装置及烘干移动控制方法，属于烘干技术领域。本发明的一种用于电能计量箱的烘干装置，其烘干移动杆能够带动吸水件向右侧移动，进而使吸水件进入置物架上电能计量箱的内部，将电能计量箱中的水份吸除干净，提高了电能计量箱内部水份的烘干效果。进一步，本发明的一种用于电能计量箱的烘干移动控制方法，对烘干移动杆进行加减速控制，通过引入加加速度量，能够有效消除因为加速度过大导致烘干移动杆停止时出现的较大振动，兼顾烘干移动杆移动的精度与效率，进而能够有效避免烘干移动杆和电能计量箱壁的碰撞，从而有效避免烘干移动杆和电能计量箱的磨损，延长烘干移动杆使用寿命。
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公开(公告)号：CN117458697A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311240146.9
申请日：2023-09-22
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司宁波市鄞州区供电公司 , 国网浙江省电力有限公司乐清市供电公司 , 河南许继仪表有限公司
Abstract: 本发明涉及一种终端负控流程研判方法，解决现有技术存在的难以高效准确判断专变采集终端负荷控制失败的原因及问题点等问题，采用的技术方案：其研判步骤包括：S1：主站与专变采集终端进行信息交互，用于获取专变采集终端的控制回路上的数据；S2：主站将获取的数据传输至现场作业终端；S3：现场作业终端接收、处理获取的数据、并与现场典型问题库进行匹配，用于解析、研判、确定控制回路上的问题点；S4：现场检测仪对控制回路进行现场检测和判断，用于确定控制回路上的现场问题点；S5：比较现场作业终端确定的问题点和现场确定的问题点，用于确定、修复专变采集终端负荷控制功能。其效果：能够准确高效快速定位专变采集终端负荷控制失败的原因及问题点。
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公开(公告)号：CN110490329A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910604895.2
申请日：2019-07-05
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 浙江大学 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司丽水供电公司 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的大规模电力异常数据检测方法及系统。本发明的大规模电力异常数据检测方法，其包括步骤：1)输入待检测的用户数据记录；2)提取用户数据的相关特征；3)将特征输入多层感知机神经网络模型；4)输出检测概率，并基于最小化损失函数调整多层感知机神经网络模型参数。本发明采用能够探测出电力异常数据的多层感知机神经网络模型，基于海量的含有异常信息的采集数据，挖掘与数据发生采集异常存在因果关系的元素，对电力采集数据的异常状态进行探查，可以对通用类型的数据异常进行有效检测。
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