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公开(公告)号：CN115936468A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210237500.1
申请日：2022-03-11
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/23211 , G06F17/18 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于电气化水平的居民电力用户行为的画像方法和装置，包括：构建电气化水平下的用户电网价值指标体系；获取所述用户电网价值指标体系各个指标的重要度，及所述各个指标的权重；对居民电力用户样本数据进行聚类，得到每一类聚类结果的聚类中心点；根据所述各个指标的权重计算每个聚类中心点各个维度的价值得分，将所述价值得分与全体样本各个维度的平均价值得分进行比较，根据比较结果对用户价值进行评级，得到居民电力用户画像。解决未来高电气化水平场景下居民电力用户价值的分型和衡量问题。
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公开(公告)号：CN115987418B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210503056.3
申请日：2022-05-09
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司
Inventor： 祝恩国 , 张海龙 , 李然 , 任毅 , 赵兵 , 林繁涛 , 陈昊 , 刘岩 , 郑国权 , 卢继哲 , 侯帅 , 阿辽沙·叶 , 成倩 , 刘喆 , 常蕾 , 夏怡虹 , 王爽 , 翟梦迪
Abstract: 本发明公开了一种误差向量幅度的自动测试系统和方法。其中，自动测试系统包括：测试上位机、透明物理设备、被测通信单元、程控衰减器和误差向量幅度分析仪；测试上位机用于控制所述透明物理设备产生误差向量幅度的测试报文；透明物理设备用于将误差向量幅度的测试报文通过载波通道发送至被测通信单元；被测通信单元用于根据接收到的测试报文通过无线信道重复发送被测信号至程控衰减器；程控衰减器用于调整被测通信单元发送的被测信号的大小，并将调整后的被测信号发送至误差向量幅度分析仪；误差向量幅度分析仪用于根据接收的被测信号进行误差向量幅度计算，并将计算得到的误差向量幅度计算结果返回至测试上位机。
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公开(公告)号：CN115987418A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210503056.3
申请日：2022-05-09
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司
Inventor： 祝恩国 , 张海龙 , 李然 , 任毅 , 赵兵 , 林繁涛 , 陈昊 , 刘岩 , 郑国权 , 卢继哲 , 侯帅 , 阿辽沙·叶 , 成倩 , 刘喆 , 常蕾 , 夏怡虹 , 王爽 , 翟梦迪
Abstract: 本发明公开了一种误差向量幅度的自动测试系统和方法。其中，自动测试系统包括：测试上位机、透明物理设备、被测通信单元、程控衰减器和误差向量幅度分析仪；测试上位机用于控制所述透明物理设备产生误差向量幅度的测试报文；透明物理设备用于将误差向量幅度的测试报文通过载波通道发送至被测通信单元；被测通信单元用于根据接收到的测试报文通过无线信道重复发送被测信号至程控衰减器；程控衰减器用于调整被测通信单元发送的被测信号的大小，并将调整后的被测信号发送至误差向量幅度分析仪；误差向量幅度分析仪用于根据接收的被测信号进行误差向量幅度计算，并将计算得到的误差向量幅度计算结果返回至测试上位机。
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公开(公告)号：CN113919408A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202110767039.6
申请日：2021-07-07
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于NICE模型增强光伏窃电数据的方法及系统，属于窃电检测技术领域。本发明发法包括：对NICE模型导入窃电的原始数据，获取分布式光伏的功率预测值，确定分布式光伏的功率预测值和测量值的偏差，作为NICE模型和分类器的输入变量；将分布式光伏的功率预测值和测量值的偏差输入NICE模型，对NICE模型进行训练，且生成NICE生成模型，截取NICE模型的解码器生成新样本；将新样本及原始数据输入分类器，进行训练，生成CNN分类器；对生成的NICE生成模型及CNN分类器，进行性能评估；将目标分布式光伏窃电数据输入NICE生成模型及CNN分类器，进行计算，输出增强的光伏窃电数据。本发明可充分挖掘出窃电样本的潜在分布特征，能够生成更高质量的新样本。
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公开(公告)号：CN113255880A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110382296.8
申请日：2021-04-09
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于改进神经网络模型对窃电数据进行判断的方法，所述方法包括：获取历史用电数据，将历史用电数据进行归一化处理，将归一化处理后的历史用电数据作为神经网络模型的训练数据；确定所述神经网络模型的结构，所述神经网络模型包括输入层、隐含层以及输出层，分别确定所述输入层、所述隐含层以及所述输出层的节点数，确定所述隐含层以及所述输出层的传递函数；采用L‑M算法基于所述训练数据对所述神经网络模型进行训练，当所述神经网络模型的输出数据的误差小于设定的误差阈值时，将神经网络模型确定为最终神经网络模型；通过所述最终神经网络模型对用电数据进行判断，对用户的窃电行为进行识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113255096A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110348731.5
申请日：2021-03-31
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于向前逐步回归的高损线路异常台区定位方法及系统，属于电网线损分析领域。本发明方法包括：确定窃电高损线路，获取所述窃电高损线路单位时间损失的电量数据及下属台区单位时间的用电量数据，建立损失电量时间序列，根据用电量数据建立用电量时间序列；根据损失电量时间序列及用电量时间序列，建立多个一元对数线性回归模型，获取一元线性模型的拟合优度集合；针对拟合优度集合，选取最优的用电量时间序列的子集；建立回归模型，确定回归模型中，对损失电量时间序列具备显著影响的子集中的变量所对应的下属台区，为异常台区。本发明将窃电稽查的范围缩小，为高损线路的窃电检测提供了新路径，节约了时间、人力与物力成本。
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公开(公告)号：CN118518934A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410359960.0
申请日：2024-03-27
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 , 国家电网有限公司 , 国家高电压计量站
Inventor： 周峰 , 殷小东 , 胡浩亮 , 黄俊昌 , 杜新纲 , 曾非同 , 彭楚宁 , 熊前柱 , 陈昊 , 林繁涛 , 李仲青 , 聂琪 , 李小飞 , 陈昱卓 , 潘瑞 , 刘京 , 杨春燕 , 王翰 , 杨玉博 , 蒋依芹 , 徐熙彤
Abstract: 本发明提供一种适用于数字化变电站的集中计量装置，包括机架、电源插件、若干个计量插件、监测插件和业务插件，每个计量插件用于采集计量点的计量数据和SV报文，生成SV镜像报文；监测插件用于汇总暂存计量数据和SV镜像报文，并计算所需分析数据的特征值；业务插件用于对计量插件进行配置，以数据库形式存储监测插件传输的数据和报文，并基于上述数据实现对变电站的监测分析功能；所述插件之间通过机架背面的背板实现总线连接，并基于总线实现数据传输。所述装置能实现中小型数字化变电站数字化电能量的采集与计算，基于存储的海量数据实现在线电能数据分析，站内电能质量、计量设备运行工况监测，从而有效支撑电力市场现货交易。
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公开(公告)号：CN113098129A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110213498.X
申请日：2021-02-25
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 , 国家电网有限公司
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明公开了一种适用于波动信号的自适应抽样方法及系统，属于信号处理技术领域。本发明方法，包括：根据工商业用户非介入负荷辨识应用场景，选取波动信号的特征量，并采集波动信号并获取工商业用户总线侧波形数据，根据多维特征量确定波动信号的计算间隔，根据计算间隔，计算工商业用户总线侧波形数据的多维特征量；对多维特征量进行平滑滤波处理及消除噪声处理，保留多维特征量的上升沿及下降沿，生成多维特征量序列；对多维特征量序列的点进行异动点进行判定，保留判定的异动点作为抽样数据，针对抽样数据进行自适应抽样。本发明保证了负荷辨识算法中负荷状态判断的自动化和有效性。
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公开(公告)号：CN113098129B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202110213498.X
申请日：2021-02-25
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 , 国家电网有限公司
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明公开了一种适用于波动信号的自适应抽样方法及系统，属于信号处理技术领域。本发明方法，包括：根据工商业用户非介入负荷辨识应用场景，选取波动信号的特征量，并采集波动信号并获取工商业用户总线侧波形数据，根据多维特征量确定波动信号的计算间隔，根据计算间隔，计算工商业用户总线侧波形数据的多维特征量；对多维特征量进行平滑滤波处理及消除噪声处理，保留多维特征量的上升沿及下降沿，生成多维特征量序列；对多维特征量序列的点进行异动点进行判定，保留判定的异动点作为抽样数据，针对抽样数据进行自适应抽样。本发明保证了负荷辨识算法中负荷状态判断的自动化和有效性。
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公开(公告)号：CN112861354B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202110181856.3
申请日：2021-02-08
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种确定非介入式负荷辨识模组辨识准确度的方法及系统，包括：获取用于测试的波形文件库，并选取至少一个波形文件作为需求波形文件，并将所有的需求文件顺次连接以形成测试方案；配置至少一个待测负荷辨识模块的工位信息，对每个测试工位和对应的待测辨识模组进行初始化操作；通过SPI广播每个需求波形文件中的电压数据和电流数据至每个测试工位对应的待测辨识模组，并获取每个待测辨识模组在每个辨识时间段内产生的辨识数据；对于任一个待测辨识模组，根据该任一个待测辨识模组在所有辨识时间段内产生的辨识数据和所有需求波形文件对应的标准辨识结果，确定该任一个待测辨识模组的辨识准确度评分，并根据辨识准确度评分确定辨识准确度。
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