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公开(公告)号：CN117195505A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311048733.8
申请日：2023-08-18
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 北京邮电大学 , 国网重庆市电力公司营销服务中心
Inventor： 刘婧 , 于海波 , 陈天阳 , 薛冰 , 高欣 , 谭煌 , 陈昊 , 陈文礼 , 李媛 , 刁新平 , 乔文俞 , 程瑛颖 , 苏宇 , 李亚杰 , 田成明 , 谷凯 , 郜波 , 郑安刚
IPC: G06F30/20 , G06F30/17 , G06Q50/06 , G01R35/04 , G06F119/02 , G06F119/06 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种用于电能表信息化评价校准模型的测评方法及系统，属于模型测评技术领域。本发明方法，包括：针对电能表信息化评价校准模型，确定与所述电能表信息化评价校准模型的模型准确度相关的测评指标和业务需求相关的测评指标；基于层次分析法，根据所述模型准确度相关的测评指标和所述业务需求相关的测评指标，构建用于所述电能表信息化评价校准模型测评的关键指标体系；利用多重假设检验方法对多个工况下的关键指标值进行联合验证，将验证结果映射为一个模型等级，根据所述模型等级确定所述电能表信息化评价校准模型性能的测评结果。本发明能够通过测评结果确定电能表信息化评价校准模型的可信度。
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公开(公告)号：CN117216654A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311109470.7
申请日：2023-08-30
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 北京邮电大学 , 国网重庆市电力公司营销服务中心
Inventor： 刘婧 , 于海波 , 陈天阳 , 李强伟 , 高欣 , 谭煌 , 陈昊 , 陈文礼 , 李媛 , 刁新平 , 乔文俞 , 程瑛颖 , 苏宇 , 李亚杰 , 田成明 , 谷凯 , 郜波 , 郑安刚
IPC: G06F18/241 , G06F18/2415 , G06F18/21 , G06N3/0455 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于类别迁移的电能表评价校准模型测评方法及系统，属于电能计量技术领域。本发明方法，包括：获取不同台区在评价校准模型下的性能表现数据和不同台区的特征数据，将所述性能表现数据和所述特征数据作为跨类别样本迁移框架的输入数据集；将所述输入数据集划分为多个不平衡二类数据集，基于跨类别样本迁移框架平衡多个不平衡二类数据集，得到平衡数据集，基于基础分类器对所述平衡数据集进行分类；基于一对多分类框架及分类后的平衡数据集，对所述评价校准模型在不同台区上的表现进行分类，以确定评价校准模型在不同台区上的性能等级。本发明基于跨类别样本迁移框架能够预测出评价校准模型在不同台区上的性能等级。
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公开(公告)号：CN117117828A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310876786.2
申请日：2023-07-17
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网重庆市电力公司营销服务中心
IPC: H02J3/00 , G06F30/20 , G06F30/18 , G06F119/06 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于模拟数据的标准台区生成方法及系统，其中方法包括：基于模糊聚类算法对典型日负荷曲线进行模拟，生成模拟日负荷曲线；基于配电台区的拓扑结构和线路参数，确定配电台区的典型配电网拓扑结构；基于所述模拟日负荷曲线以及所述典型配电网拓扑结构，利用前推回代法潮流算法，生成标准数据。
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公开(公告)号：CN117929920B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202311828673.1
申请日：2023-12-27
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明属于低压台区线损分析诊断技术领域，具体涉及一种基于电压降落分析的台区线损诊断方法及相关装置。首先采集基础数据并进行数据修正，根据修正过的基础数据，判断用户所属相位，得到用户相位识别结果，并据此计算用户的实测压降值；根据修正过的基础数据，计算得到用户的理论压降值；计算用户的实测压降值与理论压降值之间的偏差值以及用户的电压损失率；根据用户的实测压降值与理论压降值之间的偏差值和用户的电压损失率，对台区线损进行分析，得到台区线损诊断结果。本发明方法解决了现有技术中的台区线损的诊断方法准确性取决于输入的数据质量和数量，如果数据质量不高或信息存在偏差，可能导致分析不准确或得到误导性的结论的问题。
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公开(公告)号：CN117196419A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310877031.4
申请日：2023-07-17
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于台区运行数据测评模型的方法及系统，属于电力系统技术领域。本发明方法，包括：获取目标台区内，用户的真实用电数据；针对目标台区，构建目标台区的拓扑模型，基于所述拓扑模型及真实用电数据，生成标准台区数据；基于盲样测试方式，将所述标准台区数据带入模型进行计算，将计算结果进行标记，以得到标记数据；基于所述标记数据，对所述模型进行评价，以确定模型的准确性。本发明可以更科学有效的评估模型的适用性和精确性，为后续模型研究改进提供可靠的指导与分析方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116362266A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202211585738.X
申请日：2022-12-09
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06K7/10 , G06K17/00 , G06K19/07 , G06Q10/087
Abstract: 本发明公开了一种基于射频功率的库存盘点方法及装置。其中，方法包括：将货物与标签建立绑定关系，确定货物标签数据；通过龙门升降机上的标签读写器对立体货架上的目标货物及周转箱上的标签进行识别，确定识别信息，其中识别信息包括识别标签以及位置信息；根据识别信息以及货物标签数据对目标货物在库状态进行标定，确定目标货物的在库状态。
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公开(公告)号：CN115563489B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211369578.5
申请日：2022-11-03
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F18/211 , G06F17/18 , G06Q50/06
Abstract: 一种超差表检出方法及装置，其中，该方法包括：对样本数据利用先验知识进行第一次特征选择，将得到的初次特征候选集合输入统计线损模型并使用Lasso算法求解，之后进行第二次特征选择，将得到的二次特征候选集合再次输入所述统计线损模型，并使用岭回归方法求解，根据回归拟合结果进行第三次特征选择，得到最终的超差表集合。该方法，通过多次特征选择以及Lasso算法求解，大大减少了超差表的个数，既降低了统计线损模型求解的复杂度，又提高了统计线损模型求解的准确度，大大提高了超差表识别及检出的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN115563489A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211369578.5
申请日：2022-11-03
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F18/211 , G06F17/18 , G06Q50/06
Abstract: 一种超差表检出方法及装置，其中，该方法包括：对样本数据利用先验知识进行第一次特征选择，将得到的初次特征候选集合输入统计线损模型并使用Lasso算法求解，之后进行第二次特征选择，将得到的二次特征候选集合再次输入所述统计线损模型，并使用岭回归方法求解，根据回归拟合结果进行第三次特征选择，得到最终的超差表集合。该方法，通过多次特征选择以及Lasso算法求解，大大减少了超差表的个数，既降低了统计线损模型求解的复杂度，又提高了统计线损模型求解的准确度，大大提高了超差表识别及检出的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN117929920A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311828673.1
申请日：2023-12-27
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明属于低压台区线损分析诊断技术领域，具体涉及一种基于电压降落分析的台区线损诊断方法及相关装置。首先采集基础数据并进行数据修正，根据修正过的基础数据，判断用户所属相位，得到用户相位识别结果，并据此计算用户的实测压降值；根据修正过的基础数据，计算得到用户的理论压降值；计算用户的实测压降值与理论压降值之间的偏差值以及用户的电压损失率；根据用户的实测压降值与理论压降值之间的偏差值和用户的电压损失率，对台区线损进行分析，得到台区线损诊断结果。本发明方法解决了现有技术中的台区线损的诊断方法准确性取决于输入的数据质量和数量，如果数据质量不高或信息存在偏差，可能导致分析不准确或得到误导性的结论的问题。
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公开(公告)号：CN112699920A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011478503.1
申请日：2020-12-15
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种确定无源台区线损率的主影响因素的方法及系统包括：获取多个台区的原始的台区线损特征数据，并进行预处理；根据台区容量对多个经过处理的台区线损特征数据进行分组，并对每组的经过处理的台区线损特征数据进行聚类处理，确定每个经过处理的台区线损特征数据对应的簇；采用主成分分析法对经过处理的台区线损特征数据进行降维处理，并根据各成分的贡献率确定至少一个主成分；确定与每个主成分相关性最强的特征类别为无源台区线损率的主影响因素；确定训练数据集和测试数据集，基于选取的台区线损主要影响因素构建用于确定无源台区线损率的神经网络初始模型，以验证所确定的无源台区线损率主要影响因素的合理性。
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