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公开(公告)号：CN118747144A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410768346.X
申请日：2024-06-14
发明人： 仇茹嘉 , 田腾 , 赵龙 , 王恩惠 , 耿佳琪 , 陈艺 , 李智勇 , 励刚 , 赵良德 , 王庆军 , 罗超 , 陈庆涛 , 黄杰 , 袁加梅 , 汪洋 , 陈彦斌 , 陈月 , 孙宇
IPC分类号： G06F11/34
摘要： 本发明属于电能表软件可靠性评估技术领域，具体涉及一种预测电能表软件平均失效时间的方法和计算机设备。该方法首先获取模型输入数据并对其进行预处理，所述模型输入数据包括电能表历史时间段内的软件平均失效时间序列和历史时间段结束时电能表上操作按键的使用次数；然后将预处理后的模型输入数据输入至训练好的软件可靠性评估模型中，预测得到所述历史时间段后第一次出现软件失效情况对应的平均失效时间。本发明的综合考虑包括历史时间段内的平均失效时间序列和电能表上按键的使用次数在内的这两个因素对电能表软件平均失效时间进行预测的方案可以提高MTTF预测的准确性，满足MTTF预测需要。
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公开(公告)号：CN118017485B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410151558.3
申请日：2024-02-02
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
摘要： 本申请公开了一种分布式储能系统优化配置系统及方法，涉及储能技术领域，解决了现有的分布式储能系统优化配置方法不能根据储电设备的实际情况，以及实时环境信息及时调整储电方案的技术问题；包括：数据采集模块：获取分布式储能系统网络中各个节点对应的节点信息；中枢处理模块：获取实时环境信息；将实时环境信息输入预估模型得到各个用电节点的预估用电量和各个发电节点对应的预估产电量；根据使用年限和额定年限计算得到影响因数一，根据就实时环境信息获取影响因数二，生成评估系数；根据储电峰值和评估系数计算得到综合系数，并生成综合系数表；根据电力传输效率、预估产电量、预估用电量和综合系数表对分布式储能系统网络进行优化配置。
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公开(公告)号：CN118485471A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410672456.6
申请日：2024-05-27
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
发明人： 倪妍妍 , 郑抗震 , 段玉卿 , 李少飞 , 卢仁杰 , 刘辉舟 , 宋颖冬 , 王明 , 黄华胜 , 顾志杰 , 俞敦伟 , 李重庆 , 冯逸群 , 庄磊 , 黄丹 , 常乐 , 孙伟红 , 张颖 , 吴玲玲 , 曹有霞 , 彭新宇 , 李晨曦
IPC分类号： G06Q30/0202 , G06Q30/01 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及电费管理领域，尤其涉及一种基于用户行为分析的电费回收管理方法，包括通过智能电表设备采集用户用电数据，并将数据传输到后台服务器进行存储和分析，根据获得的用户用电数据信息，建立用户电力消费预测神经网络模型；通过自适应网络结合用户行为与用户电力消费预测间的关系，并引入注意力机制优化算法，对用户行为与电力消费预测关系进行监测；根据监测结果，对不同用户采取不同的电费回收策略，建立用户电费回收评估模型，评估电费回收策略的效果。本发明可以提高催缴效率，为用户提供个性化的电费管理建议和服务，提高电费回收的效率和及时性。
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公开(公告)号：CN118194141B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410613784.9
申请日：2024-05-17
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 合肥工业大学
发明人： 蔺菲 , 刘辉舟 , 孙伟 , 孙建 , 丁建顺 , 陈征 , 高寅 , 嵇爱琼 , 刘景姝 , 张悦 , 马昆 , 张文琪 , 李双双 , 李欣然 , 郭慧珠 , 庄磊 , 梁晓伟 , 王凯 , 刘单华 , 常乐 , 任民 , 冯欣 , 孙伟红 , 李红艳 , 李奇越 , 李帷韬 , 张志强
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06F18/2135 , G06N3/0455 , G06N3/09
摘要： 本发明公开了一种用电行为判别方法及系统，方法包括：采集用户每个用电设备接入时总线的电能参数变化量，构建数据集；对归一化处理后的数据集中的数据进行自适应小波阈值去噪；对去噪之后的数据集进行降维，得到用于特征分类的向量；将用于特征分类的向量输入基于Transformer的多分类任务模型中，对基于Transformer的多分类任务模型进行训练，利用训练好的基于Transformer的多分类任务模型进行用电行为判别；本发明的优点在于：提高计算效率，提高用电行为判别的准确性。
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公开(公告)号：CN118395460A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410315292.1
申请日：2024-03-19
摘要： 本发明属于数据安全领域，具体涉及一种反窃电证据形成方法及其形成装置。该方案主要用于对反窃电系统收集到的各类证据以图像的形式进行固化，并对固化后图像进行加密，以提高数据存储和传输的安全性。该方案的加密过程主要包含行列置乱、异或扩散和维度变换和颜色通道分离等等步骤。置乱过程会使数字图像的像素排列无序，而图像像素在异或扩散的帮助下，可以将原始图像的分布情况传播到整个加密图像中。此外，本发明按颜色通道进行的数据处理可以进一步强化加密方案的复杂度和抗统计攻击的效果，进而保障数据的安全性。利用本发明的方案可以有效解决现有反窃电证据的保存和传输方案存在安全风险的问题。
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公开(公告)号：CN118301502A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410466382.0
申请日：2024-04-18
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种分布式电源场景的数据采集策略优化方法，本发明涉及数据采集优化技术领域，解决了对数据没有进行很好的分类处理，同时采集会造成网络堵塞进一步降低整体数据采集效率的技术问题，本发明通过对数据进行分类得到常用数据和不常用数据，且针对常用数据通过对采集周期进行分析，判断采集周期对应的采集情况能否满足对应数据的采集，针对不能满足的情况则对其进行调整，其次针对不常用数据则通过与常用数据进行错开采集的方式来降低网络拥堵，从而提高对数据的采集效率，且将常用数据与不常用数据分开采集，能够对数据进行区分，同时对采集周期进行适当的调节，能够合理地规避数据采集过程中的网络拥堵。
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公开(公告)号：CN118194185A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410239866.1
申请日：2024-03-04
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G06F18/2433 , H02J3/00 , H02J13/00 , G01R21/01 , G01R27/02 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于阻抗关联的台区线损异常诊断方法，涉及配电系统异常诊断技术领域，包括对台区内用电量采集并处理，得到所有时段的耗电总值，并基于耗电总值划分不同等级的耗电时段，获取周期维护时间内不同时段的阻抗，并将阻抗与用电量进行计算，得到对应等级的耗电时段的线损系数，对台区的耗电区域实时的用电量进行获取，同时根据本时段对应的耗电时段的等级，将此时段的用电量与对应等级的线损系数进行结合计算，得到实时线损率，同时将实时线损率与线损区间进行比较，并根据比较结果得到正常线损和异常线损，从而对台区的线损异常进行诊断，提高对线损诊断的灵活性，能及时的发现线损异常信息。
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公开(公告)号：CN118155194A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410578622.6
申请日：2024-05-11
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 烟台东方威思顿电气有限公司
摘要： 本发明提供电能表元器件智能比对方法及系统，方法包括：捕获电能表内部元器件图像，结合多尺度图像处理、特征提取和特征融合技术，采用多阶段处理方法对捕获的电能表内部元器件原始图像进行图像处理，得到融合特征；读取电能表编码信息，与预置标准数据库中存储的标准数据进行匹配，验证电能表信息的准确性和合规性；采用混沌理论和多层次非线性映射技术揭示差异尺度图像关键特征间的复杂关系，使用比对算法在多维特征空间中进行元器件识别，准确识别和比对电能表中的元器件。本发明解决了误识别和漏识别的风险、噪声抑制不足、依赖于单一类型的图像特征以及适应性不足的技术问题。
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公开(公告)号：CN118100439A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410237578.2
申请日：2024-03-01
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： H02J13/00 , H02J3/00 , H02J3/32 , H02J3/38 , H02J3/46 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q30/0201 , G06Q50/26 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种虚拟电厂电力聚合与调控优化方法及系统，包括以下步骤：在虚拟电厂的能源中心建立电力生产数据采集通道和电力储存数据采集通道，通过电力生产数据采集通道获取各种能源的产出，通过电力储存数据采集通道获取各种能源的电力冗余；在能源子站部署边缘服务器，能源子站设置有虚拟电池，通过虚拟电池实时监测能源子站的各种能源的存储在虚拟电池中的功率、成本系数和碳排放量数据，建立虚拟电池能源存储模型；通过监控整个数据通道获取能源中心的数据，保证数据监控的安全性和可靠性，并通过考虑到电力系统中的发电、储能和市场交易等多个方面的因素，优化实现资源的整合利用和优化配置。
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公开(公告)号：CN118052331A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410342265.3
申请日：2024-03-25
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 北京清软创新科技股份有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N20/00 , G06N3/0442 , G06N3/098
摘要： 本发明属于电量预测技术领域，具体为一种基于深度学习和联邦学习的居民用电量预测方法，该基于深度学习和联邦学习的居民用电量预测方法的具体步骤流程如下：第一步：采集用户数据；第二步：基于联邦学习构建边缘侧训练模型；第三步：分解数据集；第四步：建立联邦学习深度模型；第五步：参数训练；第六步：通过边缘侧训练获取每个边侧模型的可用模型参数，通过接收边缘侧的加密模型参数，更新和优化所有边缘侧模型，在云端实现边缘侧模型的聚合。基于EMD‑LSTM构建了用于REC预测的FL边侧模型，对FL进行了个性化处理，降低了REC预测的误差。
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