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公开(公告)号：CN111507000A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010303017.X
申请日：2020-04-17
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种配电网信息物理系统模型、该模型的建立方法以及应用，所述模型包括物理层、二次设备层、通信层、控制决策层；二次设备层和通信层内部采用邻接矩阵表示层内节点间的关系；不同层采用关联特性矩阵表示层间节点的关系；关联特性矩阵包括：二次设备节点到物理节点的关联特性矩阵S-P、物理节点到二次设备节点的关联特性矩阵P-S、二次设备节点到信息应用节点的关联特性矩阵S-I、信息应用节点到二次设备节点的关联特性矩阵I-S、二次设备节点与通信节点的关联特性矩阵S-C、物理节点与信息应用节点的关联特性矩阵P-I，信息应用节点与物理节点的关联特性矩阵I-P。该模型融合了离散的信息通信系统和连续时域的物理系统，能够统一表征配电网信息物理系统。
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公开(公告)号：CN117200222A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311302517.1
申请日：2023-10-09
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于double‑input CNN‑LSTM的系统负荷预测方法及系统，该方法包括：获取数值天气预报和实测历史负荷数据，对数据中存在的异常值、缺失值异常点清洗和填充；对清洗后的负荷和天气数据构造成时序特征集，进而划分特征集为训练集、验证集和测试集，输入double‑input CNN‑LSTM时序网络进行训练得到模型；利用训练好的double‑input CNN‑LSTM时序预测模型对电力系统进行系统负荷预测。本发明综合考虑历史负荷的周期性、趋势性变化和预测日的气象影响，模型将特征输入划分为历史特征和预测特征，解决历史特征和预测日特征尺度不对称的问题，提高了系统负荷预测精度和曲线形态准确性，系统负荷预测结果满足电网负荷预测计划要求，能够更好地应用于之后的负荷调度决策中。
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公开(公告)号：CN116842405A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310793077.8
申请日：2023-06-30
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力负荷数据聚类方法、系统、设备及存储介质，本发明聚类时，首先建立居民用户日负荷曲线；其次，分解活跃时段负荷及非活跃时段负荷分量，提取特征向量对居民用户日负荷曲线进行粗聚类；再次，分别解耦气象及季节因素对居民用电行为及负荷量的影响，生成基于季节分类的用户工作日典型负荷曲线；然后，使用离散小波分解法对用户工作日典型负荷曲线进行分解，构建用户用电趋势特征和用户用电特征；最后将用户用电趋势特征和用户用电特征作为用户用电数据的聚类依据，对用电用户进行基于DDTW距离的层次聚类分析。本发明方法降低了季节及其变换对聚类的影响，规避了数据处理的插值填充问题，提升了聚类效果。
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公开(公告)号：CN110009201B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN201910196084.3
申请日：2019-03-15
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链技术的电力数据链接系统及方法，包括若干个独立业务单元和相互通信连接的数据交互中间件；各数据交互中间件分别与对应的独立业务单元相连，可获取对应业务系统中的数据，并对获取到的数据进行基于区块链技术的设定处理；所述中间件可提供数据访问服务，根据接收到的访问需求通过对应的数据交互中间件获取合适的数据，并发送至访问需求方；所述中间件可提供数据存储服务，根据接收到的存储需求从合适的数据交互中间件中获取待存储的数据，并将数据存储到本中间件对应的业务系统。本发明基于区块链原理，构建系统数据链接服务体系，并通过数据交互中间件为各类电网新兴业务、新系统提供数据获取需求的系统支撑。
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公开(公告)号：CN111754024B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202010439753.8
申请日：2020-05-22
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于回归分析的电力行业时间序列的预测方法和系统。所述方法包括：获取目标对象的历史数据以及目标对象影响因子的历史数据；将目标对象影响因子的历史数据依次输入时间序列预测模型进行回归拟合，生成各影响因子预估序列；将目标对象的历史数据、目标对象影响因子的历史数据以及影响因子预估序列进行组合，形成完整的待输入数据；将完整的待输入数据输入预测模型，并进行场景参数的设置，得到目标对象在目标时段的最终预估序列。本发明通过先生成各影响因子预估序列扩充输入数据，并通过场景参数调整，可以得到更准确的时间序列预测结果，本发明可用于电力行业的各种数据指标的分析和预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111754024A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010439753.8
申请日：2020-05-22
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于回归分析的电力行业时间序列预测方法和装置。所述方法包括：获取目标对象的历史数据以及目标对象影响因子的历史数据；将目标对象影响因子的历史数据依次输入时间序列预测模型进行回归拟合，生成各影响因子预估序列；将目标对象的历史数据、目标对象影响因子的历史数据以及影响因子预估序列进行组合，形成完整的待输入数据；将完整的待输入数据输入预测模型，并进行场景参数的设置，得到目标对象在目标时段的最终预估序列。本发明通过先生成各影响因子预估序列扩充输入数据，并通过场景参数调整，可以得到更准确的时间序列预测结果，本发明可用于电力行业的各种数据指标的分析和预测。
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公开(公告)号：CN110780916A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910865006.8
申请日：2019-09-09
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开一种电网调度控制系统的软件运维方法、装置和系统，方法包括：响应于外部软件更新触发信号，获取软件版本管理系统中的最新版本源码数据；对接收到的源码数据进行编译、分类、打包以及版本标记，得到软件升级包；将软件升级包上传至软件版本管理系统的软件仓库，使得软件版本管理系统响应于软件仓库更新向各电网调度控制系统服务器发送软件升级信号，各电网调度控制系统服务器将本地多类软件与软件仓库中对应类别的最新版本软件升级包进行版本比较，当比较结果不同时则下载相应软件升级包后进行本地软件升级。本发明能够实现对电网调度控制系统软件的智能升级，提升软件发布效率，缩短软件发布周期。
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公开(公告)号：CN110780916B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN201910865006.8
申请日：2019-09-09
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开一种电网调度控制系统的软件运维方法、装置和系统，方法包括：响应于外部软件更新触发信号，获取软件版本管理系统中的最新版本源码数据；对接收到的源码数据进行编译、分类、打包以及版本标记，得到软件升级包；将软件升级包上传至软件版本管理系统的软件仓库，使得软件版本管理系统响应于软件仓库更新向各电网调度控制系统服务器发送软件升级信号，各电网调度控制系统服务器将本地多类软件与软件仓库中对应类别的最新版本软件升级包进行版本比较，当比较结果不同时则下载相应软件升级包后进行本地软件升级。本发明能够实现对电网调度控制系统软件的智能升级，提升软件发布效率，缩短软件发布周期。
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公开(公告)号：CN117613856A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311437035.7
申请日：2023-10-31
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种母线负荷自适应预测方法和系统。所述方法包括：获取变电站数值天气预报数据和母线历史实测负荷数据，并按时序对齐；将数据划分为样本集和预测集；对样本集中的数据进行异常检测；对检测后的样本集采用填充或丢弃的策略进行清洗；基于清洗后的样本集生成特征；使用相关系数和特征重要程度对特征进行筛选，以交叉验证的方式将样本集划分为训练集和验证集，构建XGBoost预测模型，并通过验证筛选出最优模型参数；利用预测集进行预测，并构建自适应的输出结果修正策略，对模型输出结果进行修正，得到最终的母线负荷预测结果。本发明对模型的输入输出进行偏差校正，进一步提高母线负荷预测准确率和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117473440A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311420476.6
申请日：2023-10-27
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/15 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种电力时序数据预测算法集成管理系统及方法，系统包括：算法集成模块，内置多种预测算法，支持多种算法的并行计算；建模训练模块，对输入数据中存在的异常数据、缺失数据进行清洗和填充，并对处理后的数据进行特征工程并构建训练数据集，根据不同预测任务进行建模训练和测试；算法评价模块，内置多个评价指标，从不同维度评价算法的效果；算法优选模块，通过优选策略，实现算法和超参数的自动选择。本发明能够集成多种预测算法，并且能够针对不同电力时序数据预测任务快速实现算法建模和优选。
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