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公开(公告)号：CN119939455A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411981350.0
申请日：2024-12-31
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司计量中心
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2415 , G06Q50/06
Abstract: 本申请提供了一种电力用户档案信息异常检测方法、装置及终端设备，适用于数据处理技术领域，该方法包括：获取电力用户档案信息；对所述电力用户档案信息进行分别提取，得到多个用户用电信息；基于预设的电力用户档案样本信息以及预设的用户档案异常检测模型，分别对多个所述用户用电信息进行预测计算，得到多个用电异常概率值；当所述用电异常概率值大于预设的异常概率阈值时，根据所述电力用户档案信息，生成用户档案异常工单信息。本申请能够对电力用户档案进行自动检测，从而提高对于电力用户档案的检测效率，提升对于用电异常情况的检测准确度，以维持电力网络的正常运营。
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公开(公告)号：CN119922100A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510078913.3
申请日：2025-01-17
Applicant: 国网冀北电力有限公司计量中心 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请公开了一种测试HPLC+HRF双模通信能力的评价系统、方法及介质，主要涉及双模通信能力评价技术领域，用以解决现有的测试装置无法满足检测要求、标准实验室，测试周期长，测试成本高的问题。包括：云端测试服务器，用于去除实测信号中的无效信号和错误信号；回放测试模块，用于模拟实测信号中的HPLC信号数据；模拟实测信号中的HRF信号数据；模拟实测信号中的线路状态干扰信息；模拟实测信号中的运行场景数据；通过模拟的HPLC信号数据和HRF信号数据，与被测设备进行通信，实时采集被测设备对应的通信成功率、响应时间和误码率；根据通信成功率、响应时间和误码率，生成能力的评价结果。
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公开(公告)号：CN119861307A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411989635.9
申请日：2024-12-31
Applicant: 北京群菱能源科技有限公司 , 国网智慧车联网技术有限公司 , 国网冀北电力有限公司计量中心 , 江苏群菱能源科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种直流负载试验系统、直流负载试验的方法、可编程直流负载模块，系统包括：上位机，用于存储有对当前被测电源设备进行直流负载试验所需的负载模拟参数，以及根据负载模拟参数生成负载模拟控制指令；若干个可编程直流负载模块，均与上位机连接，用于根据负载模拟控制指令构建匹配于被测电源设备的直流负载模拟网络，以对被测电源设备进行直流负载试验。为此，通过上位机存储的负载模拟参数，能够生成适应于不同电压、功率等级被测电源设备的负载模拟控制指令。另外，采用若干个可编程直流负载模块，每个模块内部集成了继电器组、主控制器和电阻矩阵等，提高了系统的灵活性和可扩展性。
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公开(公告)号：CN119848721A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411915542.1
申请日：2024-12-24
Applicant: 国网冀北电力有限公司计量中心
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种电量电费波动异常分析方法及系统，涉及智能电网数据分析技术领域，包括，通过电力设备采集电量电费数据；基于电量电费数据计算当前时段的电量电费变化率；根据电量电费变化率实时监测电量电费波动；通过电量电费波动自适应采集机制动态调整数据采集频率；采用基于核时序的自适应皮尔逊相关系数，提取影响电量电费变化率的关键特征，并基于不同时间尺度进行拆分；获取多尺度时序分析模型，将拆分后的关键特征输入多尺度时序分析模型，分析电量电费的波动异常。本发明基于核时序的自适应皮尔逊相关系数提取关键特征，并结合多尺度时序分析模型和自适应采集机制，提升了电量电费波动分析的实时性、精度和响应速度。指定图1为摘要附图。
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公开(公告)号：CN119807789A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411721421.3
申请日：2024-11-28
Applicant: 国网冀北清洁能源汽车服务(北京)有限公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司计量中心 , 国网上海能源互联网研究院有限公司
IPC: G06F18/23213 , G06Q10/0631 , G06F18/24 , G06Q50/06 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种电动汽车用户充电需求活动特征分析方法、设备及介质，其中，方法包括：对电动汽车用户的出行行为数据和充电行为数据进行归一化处理，得到多个特征量；根据所述多个特征量建立特征矩阵，并对所述特征矩阵进行标准化处理；对标准化后的特征矩阵进行k‑means‑GSA聚类，实现电动汽车用户充电需求活动特征分析。本发明能够准确分析电动汽车用户充电需求活动特征。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119559478A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411591021.5
申请日：2024-11-08
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司武汉分院 , 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司计量中心 , 国家电网有限公司
Inventor： 金淼 , 殷小东 , 陈习文 , 张艳丽 , 高帅 , 姜振宇 , 卢冰 , 王斯琪 , 焦东翔 , 刘晶 , 王利赛 , 张鑫磊 , 白祎程 , 王旭 , 杜博伦 , 王欢 , 聂高宁 , 郭子娟 , 齐聪 , 付济良 , 高克俭
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/25 , G06V20/52 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06Q10/0635 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的电力作业风险评估方法和系统，包括：采集电力作业现场的图片，并通过数据增强对所述图片进行扩充；将扩充后的图片划分为训练集和验证集；通过对卷积神经网络更换骨干网络和损失函数，构建适用于电力作业场景的自注意力机制的电力作业检测模型；使用所述训练集对电力作业检测模型进行训练；基于熵权法，使用所述验证集对所述电力作业检测模型进行验证；当判断验证集中标注的违规标签的准确率的综合得分，大于预设的阈值时，则确定所述电力作业检测模型通过验证；使用所述电力作业检测模型，通过对待评估的电力作业现场的图片进行检测，获得电力作业现场的风险等级。提高对电力作业违规行为的检测精确度和检测速度。
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公开(公告)号：CN119514955A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411555032.8
申请日：2024-11-04
Applicant: 国网冀北电力有限公司计量中心
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电力服务感知运行分析方法及系统，涉及电力服务技术领域，包括：对城市进行二维平面建模；确定电力服务站的服务能力辐射模型；在二维平面建模中对城市按区域进行划分；实时收集上报的所有待处理的电力服务任务，记为实时待处理任务；对所有实时待处理任务划分任务等级；确定每个实时待处理任务的任务等级和每个实时待处理任务的任务位置；确定每个实时待处理任务对应的电力服务站；调配任务处理人员进行处理所有实时待处理任务。本发明的优点在于：实现智能电网服务能力的最大化，同时确保在智能电网系统实际运行中高效率地处理各项任务，从而保证智能电网系统的高效稳定运行。
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公开(公告)号：CN119379201A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411446229.8
申请日：2024-10-16
Applicant: 国网冀北电力有限公司计量中心
IPC: G06Q10/10 , G06Q50/06 , G06Q10/063
Abstract: 本发明提出一种购售电的数智管理方法及系统，该方法包括：建立事件总线；为每个应用系统配置独立的事件监听器；为每个数据源创建初始数据库连接，存储在数据库连接池；当应用系统通过事件驱动向数据源发起数据查询请求时，则从数据库连接池中获取连接，获取数据；聚合管理平台接收数据查询请求并解析出聚合需求；根据聚合需求寻找最优的聚合方案，进行聚合计算生成聚合结果；聚合完成后，将聚合结果分发给应用系统进行分析和展示。本发明通过事件驱动、数据库连接池、聚合管理等机制，实现了组件间的松耦合和高效协作，更加稳定可靠，能够应对各种复杂的购售电业务分析场景，且大大提升了聚合精确度和效率，便于购售电业务的高效精确管理。
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公开(公告)号：CN119362465A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411385213.0
申请日：2024-09-30
Applicant: 三峡大学 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网冀北电力有限公司计量中心
Abstract: 一种应对台风天气的安全约束机组组合复合决策优化方法，包括以下步骤：步骤1：基于状态抽样法构建台风天气场景不确定集合，台风天气场景不确定集合包括风机出力以及线路故障状态；步骤2：采用由步骤1获得的风天气场景不确定集合建立SCUC复合决策动态博弈鲁棒优化模型；步骤3：基于迭代算法求解由步骤2获得的SCUC复合决策动态博弈鲁棒优化模型得到最优复合决策。本方法通过统筹考虑不同阶段和不同策略之间的动态交互关系，弥补了现有多阶段SCUC模型无法同时兼顾决策经济性和安全性的问题，不仅能以最低的成本最大限度地减少极端天气过程中的整体负荷损失，而且提高了系统性能的恢复速度，从而有效提升电力系统在面对极端灾害事件时的韧性水平，本发明所提出的方法更为科学。
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公开(公告)号：CN119171433A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411374513.9
申请日：2024-09-29
Applicant: 国网冀北电力有限公司计量中心 , 国家电网有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明实施例提供一种负荷预测方法、系统、电子设备及存储介质，属于电力预测领域。该方法包括：获取历史负荷数据并进行预处理，获得目标历史负荷数据；将其输入至预先构建的LTSF‑Linear模型进行预测，获得预测结果；使用多模型融合Stacking集成学习将LTSF‑Linear模型输出的预测结果基于线性回归模型计算得到目标预测结果。在预测模型构建方面，使用LTSF‑Linear模型中的各子模型作为负荷预测的基模型对历史负荷数据分别进行预测，使用基于上述基模型的线性回归模型作为元模型，并通过多模型融合Stacking集成学习的方法训练得到最终预测结果，提高了负荷预测结果的精准度。
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