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公开(公告)号：CN108306615B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201711381948.6
申请日：2017-12-20
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
发明人： 曹潇 , 胡汝伟 , 郭亚娟 , 邱腾飞 , 袁晓冬 , 陈锦铭 , 赫卫国 , 许晓慧 , 姚虹春 , 江星星 , 邹云峰 , 陈然 , 叶荣波 , 夏俊荣 , 孔月萍 , 张祥文 , 汪春 , 刘海璇 , 梁硕 , 孔爱良 , 周昶 , 华光辉 , 栗峰
IPC分类号： H02S50/10
摘要： 本发明提供一种用于光伏阵列故障类型诊断的方法及系统，包括：基于光伏阵列中光伏组件的功率数据与预先设定的正常时光伏组件的功率数据，判断光伏阵列是否存在故障；若存在故障，则基于与光伏组件并联的旁路二极管的工作状态，计算光伏阵列区分因子；基于光伏阵列区分因子，确定光伏阵列的故障类型。本发明利用光伏组件的功率数据和旁路二极管工作状态，确定光伏阵列区分因子并诊断光伏阵列的故障类型，可实时对故障位置进行诊断，有效提高了光伏阵列故障类型的准确性，确保光伏阵列安全可靠地运行。
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公开(公告)号：CN108306615A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201711381948.6
申请日：2017-12-20
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
发明人： 曹潇 , 胡汝伟 , 郭亚娟 , 邱腾飞 , 袁晓冬 , 陈锦铭 , 赫卫国 , 许晓慧 , 姚虹春 , 江星星 , 邹云峰 , 陈然 , 叶荣波 , 夏俊荣 , 孔月萍 , 张祥文 , 汪春 , 刘海璇 , 梁硕 , 孔爱良 , 周昶 , 华光辉 , 栗峰
IPC分类号： H02S50/10
摘要： 本发明提供一种用于光伏阵列故障类型诊断的方法及系统，包括：基于光伏阵列中光伏组件的功率数据与预先设定的正常时光伏组件的功率数据，判断光伏阵列是否存在故障；若存在故障，则基于与光伏组件并联的旁路二极管的工作状态，计算光伏阵列区分因子；基于光伏阵列区分因子，确定光伏阵列的故障类型。本发明利用光伏组件的功率数据和旁路二极管工作状态，确定光伏阵列区分因子并诊断光伏阵列的故障类型，可实时对故障位置进行诊断，有效提高了光伏阵列故障类型的准确性，确保光伏阵列安全可靠地运行。
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公开(公告)号：CN107403263A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201710589322.8
申请日：2017-07-19
申请人： 国网江苏省电力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
摘要： 本发明公开了一种电力大客户用电需求识别方法，包括采集待识别大客户的需求信息，对需求信息进行分层归类处理；在一统计周期内，抽取待识别大客户的评价指标和对应的评价指标数据，基于改进的K-means聚类算法，对待识别大客户进行分类，提取各类别大客户的用电特征；将大客户的用电特征与对应的需求信息进行匹配，识别每类大客户关注的需求。本发明对大客户需求提取并分层，采用改进的K-means聚类算法对大客户进行细分，结合需求分层和客户细分识别出每类客户群体所关注的具体需求。
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公开(公告)号：CN106204325A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610548872.0
申请日：2016-07-13
申请人： 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 朗新科技股份有限公司
IPC分类号： G06Q50/06
CPC分类号： G06Q50/06
摘要： 基于互联网的分布式光伏产业公共服务平台。本发明公开一种基于多因子的光伏电站中长期发电量的预测方法，包括以下步骤，A）根据环境检测仪及气象站的数据，获取光伏电站所在区域的电站维度、倾斜角、历史日水平辐射量，同时选取当月天数、所在一年中日期序号、太阳常数、地面反射率；B）计算出年斜面总辐射量I；C）计算出光伏电站的综合效率；D）计算出光伏电站的年有效小时数；E）计算出首年发电量；F）计算出该光伏电站的第n年发电量值和多年的总发电量。本发明的预测方法计算简单，高效稳定，具有很好的预测收益，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN106203641A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610551850.X
申请日：2016-07-13
申请人： 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 朗新科技股份有限公司
摘要： 本发明公开一种基于HTML5的电站拓扑图在线监测系统及方法，系统包括设备档案管理模块、拓扑图绘制模块、设备信息采集模块和设备监测模块，拓扑图绘制模块、设备信息采集模块通过设备档案查询接口与设备档案管理模块相连接，拓扑图绘制模块通过拓扑图信息查询接口与设备监测模块相连接，设备信息采集模块通过实时信息查询接口与设备监测模块相连接，实现用户直接在线编辑设备拓扑关系图，无需开发人员参与，提高了电站拓扑图的添加、维护效率，并降低了系统研发厂家的成本，发现电站设备异常时，方便用户在现场进行勘察、检修时快速定位到设备的位置，采用的HTML5技术，无需安装额外插件，使用成本较低，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN105069527A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510465788.8
申请日：2015-07-31
申请人： 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 , 江苏方天电力技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于数据挖掘技术的台区合理线损预测方法，采用台区线损的实际采样数据，利用数据挖掘手段针对海量数据进行处理，目的是发现台区特征数据与台区线损间的潜在关联，与传统的理论线损计算方法相比，数据来源可靠，更能反映现场实际线损状况；算法流程简单实用，效率较高；多元线性回归模型结构简洁，能够直观反映各特征参数对台区线损的影响程度，易于分析线损不合理的台区状况；易于软件实现，可以较为方便的融入线损管理系统。
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公开(公告)号：CN107403263B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201710589322.8
申请日：2017-07-19
申请人： 国网江苏省电力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分类号： G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/2458 , G06F16/215 , G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种电力大客户用电需求识别方法，包括采集待识别大客户的需求信息，对需求信息进行分层归类处理；在一统计周期内，抽取待识别大客户的评价指标和对应的评价指标数据，基于改进的K‑means聚类算法，对待识别大客户进行分类，提取各类别大客户的用电特征；将大客户的用电特征与对应的需求信息进行匹配，识别每类大客户关注的需求。本发明对大客户需求提取并分层，采用改进的K‑means聚类算法对大客户进行细分，结合需求分层和客户细分识别出每类客户群体所关注的具体需求。
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公开(公告)号：CN107368958A
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201710543330.9
申请日：2017-07-05
申请人： 国网江苏省电力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
CPC分类号： G06Q10/06393 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于主成分分析法的大客户价值评价指标权重确定方法，包括：在一统计周期内，从电力营销信息管理系统中抽取若干大客户价值评价指标和对应的评价指标数据；将评价指标数据导入主成分分析软件，先进行适用性检验，检验合格后，进行主成分分析，获得主成分、总方差解释表和主成分载荷矩阵；根据总方差解释表和主成分载荷矩阵，确定各评价指标在不同主成分线性组合中的系数；计算各评价指标的权重。本发明采用主成分分析法确定大客户价值评价指标权重，不仅可以避免人为因素带来的偏差，同时相对于现有的方法更加简单。
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公开(公告)号：CN106203709A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610551400.0
申请日：2016-07-13
申请人： 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 朗新科技股份有限公司
摘要： 本发明公开一种基于多因子的光伏电站中长期发电量的预测方法，包括以下步骤，A）根据环境检测仪及气象站的数据，获取光伏电站所在区域的电站维度、倾斜角、历史日水平辐射量，同时选取当月天数、所在一年中日期序号、太阳常数、地面反射率；B）计算出年斜面总辐射量I；C）计算出光伏电站的综合效率；D）计算出光伏电站的年有效小时数；E）计算出首年发电量；F）计算出该光伏电站的第n年发电量值和多年的总发电量。本发明的预测方法计算简单，高效稳定，具有很好的预测收益，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN107451718A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710542449.4
申请日：2017-07-05
申请人： 国网江苏省电力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 , 朗新科技股份有限公司
CPC分类号： G06Q10/06393 , G06K9/6282 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于随机森林分析法的电力大客户价值评价方法，包括，从电力营销系统中选取影响大客户价值评价的评价指标；根据价值维度对选取的评价指标进行分类；对评价指标进行清洗；从电力营销系统中抽取若干大客户价值评价样本，部分作为训练样本，剩余部分作为测试样本；以清洗后的评价指标作为特征，根据训练样本训练随机森林模型；将测试样本输入随机森林模型，当输出值的准确率大于阈值A时，该随机森林模型即为最终的大客户价值评价模型；利用大客户价值评价模型评价电力大客户价值。本发明基于公认的评价结果作为样本，运用随机森林分析法进行自主学习，构建和训练大客户价值评价模型，最后用大客户价值评价模型评价电力大客户价值。
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