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公开(公告)号：CN108347352A
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201810113494.2
申请日：2018-02-05
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏方天电力技术有限公司 , 国家电网公司
Inventor： 刘宣 , 黄奇峰 , 孙虹 , 唐悦 , 范洁 , 郑海雁 , 陈霄 , 李新家 , 张海龙 , 周玉 , 崔高颖 , 陆婋泉 , 熊政 , 喻伟 , 刘述波 , 王黎明 , 赵勇 , 严永辉 , 李平 , 徐博 , 赵芮 , 刘飞
Abstract: 本发明公开了一种电力系统中信息系统及设备性能的诊断方法，用于对信息系统的运行情况进行智能诊断。本发明通过收集信息系统及相关设备、中间件的运行信息，构建基于故障诊断专家系统和递归神经网络的自适应集成学习模型，能快速智能地诊断信息系统运行故障，供系统运行维护人员及时排查异常，提高业务服务质量。
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公开(公告)号：CN108107312A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201711261915.8
申请日：2017-12-04
Applicant: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏方天电力技术有限公司 , 青岛鼎信通讯股份有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC: G01R31/04
CPC classification number: G01R31/04
Abstract: 本发明涉及一种非入户不断电电能表错接线检测装置及方法，调制信号通过信号馈入装置在电能表端向电力线注入信号，阻波装置在电能表出网端按照一定时间规则调制阻波，使注入信号获得阻波特征，感测装置接收此无线信号，解析出其中的阻波特征，计算并评估接收信号的量化值。最终将不同用户的量化值做对比，数值最大者即与注入电能表对应的用户。本发明装置在最大限度不打扰用户的情况下，实现了不入户、不断电电能表接线检查，并具有较高的可靠性。
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公开(公告)号：CN107944716A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711224872.6
申请日：2017-11-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 江苏方天电力技术有限公司 , 国家电网公司
CPC classification number: G06Q10/0639 , G06N5/025 , G06N99/005 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于学习结果修正的变电站电能计量周期平衡异常诊断方法，包括以下步骤：步骤S1，建立变电站电能量计量周期平衡异常诊断规则库；步骤S2，对电能量计量结果数据开展溯源分析以明确异常情况；步骤S3，依据异常诊断规则库对异常情况进行根本原因分析；步骤S4，基于深度学习对根本原因进行分析修正。本发明通过有监督学习、无监督学习的修正实现异常的根本原因诊断。
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公开(公告)号：CN107887975A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201610868511.4
申请日：2016-09-29
IPC: H02J13/00
CPC classification number: H02J13/0006
Abstract: 本发明提供了一种需求侧资源调控方法，包括：监测电网系统的运行状态、确定安全性等级、确定与所述安全性等级相应的调控时间尺度、选择需求侧资源调控模式、发布相关调控信息和对所述调控信息的响应；一种需求侧资源调控系统，包括：通过网线依次连接的通信模块、监测模块、数据存储模块和处理模块。本发明能使系统的调控需求更加精确与匹配，在确保各场景下业务实时性需求的情况下，实现了更加多元化的选择，给予了用户更大的参与空间，采用不同时间尺度对应的调控模式选择策略，准确定位各调控模式的特点，更易于满足不同时间尺度的业务需求，同时，对负荷-用户-集成商-电网的多空间尺度的调控更能够适应系统下不同颗粒度下的业务需求。
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公开(公告)号：CN107861094A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201711420592.2
申请日：2017-12-25
Applicant: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC: G01R35/04
CPC classification number: G01R35/04
Abstract: 本发明公开了一种图像采集机构，属于电力计量图像采集领域，包括两组安装支架、调节机构和伸缩型材；每组安装支架的同一侧分别活动连接在两组调节机构的一端；调节机构的另一端活动连接伸缩型材；伸缩型材包括两个端臂和连接两个端臂的安装臂；两个端臂分别与一组调节机构连接，安装臂用于安装图像采集装置。通过调节机构运动，带动图像采集装置移动，实现图像采集装置伸展、收缩状态的切换，实现图像采集装置运行稳定，无抖动，位置定位准确，电能表图像采集与电能表校验操作互不干扰。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107202970A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201710311559.X
申请日：2017-05-05
IPC: G01R35/02
Abstract: 本发明公开了一种用于交流分压器输出电压信号的调整方法及装置，所述调整方法是指使交流分压器输出电压经过输入缓冲单元和电压衰减单元后，在正交分量处理单元以及同相分量处理单元生成与交流分压器输出电压正交的电压以及同相的电压，将正交电压和同相电压与经过输入缓冲单元的电压进行矢量相加得到调节后的输出电压；所述调整装置包含输入缓冲单元、电压衰减单元、正交分量处理单元以及同相分量处理单元，所述输入缓冲单元用以匹配阻抗以及电气隔离；所述正交分量处理单元以及同相分量处理单元用以生成与交流分压器输出电压正交的电压以及同相的电压，并将正交电压以及同相的电压与输入缓冲单元输出电压进行矢量相加，得到调整后的输出电压。
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公开(公告)号：CN105678426A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610069716.6
申请日：2016-02-01
Applicant: 江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力公司 , 东南大学 , 江苏方天电力技术有限公司
CPC classification number: G06Q10/04 , G06Q10/06315 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基线预测中相似日最优天数组合的选取方法，步骤一：相似日的预筛选和相似日天数组合选取；步骤二：相似日组合矩阵进行基线负荷的预测；步骤三：相似日组合矩阵中最优相似日天数组合选取。本发明提供的一种基线预测中相似日最优天数组合的选取方法，充分、合理和有效地利用了历史日数据库，充分挖掘非需求响应因素，量化历史日相似度并排序，通过不同天数组合的误差对比最终确定了相似日最优选取天数组合，其中采用了灰色关联法、综合加权法、多元线性回归法、MRE误差评价等方法的优点，极大地提高了需求响应基线预测的经济性和准确性，为需求响应技术提供了科学理论支持。
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公开(公告)号：CN104809332A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510131733.3
申请日：2015-03-24
Applicant: 国家电网公司 , 江苏省电力公司 , 江苏省电力公司电力科学研究院 , 清华大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于负荷率的电力系统海量用户分类方法，其具体包括如下步骤：SS1计算用户一月之内各日负荷率；SS2计算月均负荷率和月内负荷率标准差；SS3建立负荷率分类图；SS4根据日内稳定程度划区；SS5根据日间稳定程度划区。本发明成功解决了用户负荷分类的海量规模和随机波动这两大难题，且分类流程简单，计算量小，开发难度低，物理含义明晰，实用性强，采用该方法可快速完成海量用户负荷的分类。
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公开(公告)号：CN104376364A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201410677416.7
申请日：2014-11-21
Applicant: 国家电网公司 , 江苏省电力公司 , 江苏省电力公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院
IPC: G06N3/12
CPC classification number: Y02B10/30
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的智能家居负荷管理优化方法，通过对智能家居系统中的风力发电机输出功率与风速之间的关系建立模型、对蓄电池荷电状态与充放电电量之间的关系建立模型，将负荷分为不可控型负荷、中断型负荷和不可中断型负荷，并给出了中断型负荷和不可中断型负荷开关状态需要满足的条件；建立智能家居负荷管理模型，模型包括由用户总电费构成的目标函数和包含有功功率平衡和最大功率限制的约束条件；利用遗传算法对本发明的模型进行优化求解，在满足基本的负荷约束和用户需求约束情况下，调节各负荷的工作状态，使得当天的总电费最小。本发明能够对智能家居负荷进行管理，使得当天总电费最小。
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公开(公告)号：CN104331737A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410675567.9
申请日：2014-11-21
Applicant: 国家电网公司 , 江苏省电力公司 , 江苏省电力公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群神经网络的办公建筑负荷预测方法，包含以下步骤：确立办公建筑负荷预测神经网络模型的输入特征变量和输出目标向量；初始化粒子群解集；计算每个粒子的适应度值；更新粒子的局部最优位置和全局最优位置；更新微粒的速度和位置；判断结束条件；如果满足结束条件，则输出当前最优位置；赋值神经网络并进行神经网络模拟，预测办公建筑负荷。通过基于神经网络的办公建筑负荷预测方法，综合考虑了影响办公建筑负荷波动变化的所有内扰与外扰因素。同时针对办公建筑特殊的周期性用电特性，将其周期性负荷变化一并考虑进去，利用人工神经网络模拟，实现办公建筑的高精度负荷预测，具有负荷预测精度高、简单易实现的有益效果。
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