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公开(公告)号：CN119480370A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411741188.5
申请日：2024-11-29
Applicant: 国网上海市电力公司 , 上海慧逸电气设计中心
IPC: H01F27/28 , H01F27/32 , H01F27/40 , H01F27/06 , H01F27/14 , H01F27/22 , H01F27/08 , H01F27/02 , H01R13/627 , H01R13/629
Abstract: 本发明涉及一种快捷型电缆头杆式配电变压器及方法，包括变压器主体、快捷引线、加长型双通套管、二位置高压负荷开关单元和带有片式散热器的全密封油箱；快捷引线包括高压单芯电缆、肘型电缆头、户外冷缩终端和快速冷压接头，高压单芯电缆的一端通过肘型电缆头连接加长型双通套管，另一端通过户外冷缩终端连接快速冷压接头；二位置高压负荷开关单元为油室结构，一端通过高压电缆连接加长型双通套管，另一端设有高压快速接口，内部设有二位置负荷开关，高压电缆经过二位置负荷开关连接高压快速接口，用于连接应急电源。与现有技术相比，本发明可完成电网产品与传统普通瓷套快速更换，并可快速接入应急电源，提高供电可靠性。
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公开(公告)号：CN119480358A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411741187.0
申请日：2024-11-29
Applicant: 国网上海市电力公司 , 上海慧逸电气设计中心
Abstract: 本发明涉及一种带有油浸式低压断路器的油浸式配电变压器，包括：变压器油箱、变压器器身、高压肘型电缆单元、分接开关、油浸式低压断路器单元和防水型低压插口；分接开关的外侧设有用于防水密封的变压器分接开关罩；油浸式低压断路器单元设置在变压器油箱内，油浸式低压断路器单元的操作面位于变压器油箱外侧；对于变压器器身的低压侧，油浸式低压断路器单元的断路器桩头一端通过低压电缆连接变压器器身的低压出线，另一端通过低压电缆连接设置在变压器油箱上的防水型低压插口；对于变压器器身的高压侧，变压器器身分别连接安装在变压器油箱上的高压肘型电缆单元和分接开关。与现有技术相比，本发明具有可靠性更强，能起到保护、隔离功能等优点。
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公开(公告)号：CN117977426A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311603625.2
申请日：2023-11-28
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明涉及一种多功能安装操作杆及安装方法，所述电线杆作业用防误碰触电保护装置包括抱箍以及内侧与所述抱箍贴合固定的穹顶，所述穹顶为一端转动固定，另一端通过所述夹取结构操作固定的拼接式结构，每块拼接式子结构下方均固定有用于供所述操作杆夹持的把手；所述操作杆包括连接的夹头和杆体，所述夹头包括母排线夹、以及与所述母排线夹配合以夹持所述把手的线夹紧固件；所述母排线夹侧壁还设置有用于插入夹持所述抱箍侧壁的L字型金具。与现有技术相比，本发明具有安全性高、便捷性好的优点。
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公开(公告)号：CN117825939A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410003882.0
申请日：2024-01-03
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G01R31/327
Abstract: 本发明涉及一种柱上断路器取能电压互感器，包括高压接线模块、变压器模块和互感器模块，所述高压接线模块，变压器模块和互感器模块串联，所述变压器模块包括电弧管、直流高压接触器、变压器和整流桥，所述电弧管和直流高压接触器的敞开常开接点并联，之后与变压器的高压侧串联，变压器的二次绕组与所述整流桥的交流侧连接，所述整流桥的直流侧与直流高压接触器的线圈连接。与现有技术相比，本发明具有易于检测故障等优点。
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公开(公告)号：CN118940919B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411436858.2
申请日：2024-10-15
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 一种注意力机制融合时空特征的负荷预测方法，该方法中，获取电力负荷数据集并划分训练集和测试集；收集天气数据并利用随机森林算法并按照重要性进行排序，选择天气数据前三项显著的特征作为模型输入；应用VMD对电力负荷数据进行分解，将其分解为多个局部的成分，每个成分对应于一个频率范围内的振动模态并利用RIME算法对VMD中的参数进行迭代优化，获得复杂度最小的子序列分量；根据分解的各个子序列分量，结合选取的前三项气象特征作为模型输入，构建注意力机制融合时空特征的能耗预测模型，运用BiTCN模型和BiGRU模型并行机制，同时处理时间序列数据，在经过交叉注意力层，进行特征增强，得到预测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119477001A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411588318.6
申请日：2024-11-08
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/08 , G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明涉及一种基于楼宇能耗管理的多维评估方法，包括如下步骤：S1、建立能耗行为指标，其中，所述能耗行为指标包括人因素、机因素、料因素和法因素；S2、运用能耗分析方法，建立能耗综合指标评估体系；S3、以用能影响因素作为一级指标，以能耗行为指标作为二级指标，建立基于能耗的综合评价指标对能耗综合指标评估体系中的各项能耗行为指标进行综合评价。与现有技术相比，本发明通过系统化的能耗指标建立和评估体系，能够全面了解大楼的能耗情况，识别主要的能耗来源，制定相应的节能改进措施，从而提升整体能效管理水平。
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公开(公告)号：CN119294616A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411823821.5
申请日：2024-12-12
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明公开了基于多因素分解的建筑能耗预测方法、系统、终端及介质，涉及建筑能耗预测技术领域，其技术方案要点是：本发明将影响建筑能耗的多个因素分成从全局角度考虑的环境条件、从局部角度考虑的能耗活动以及从细节考虑的行为特征，在通过基础用电数据和用电变量系数函数表征出建筑能耗受环境条件影响的整体趋势的情况下，同时挖掘出能耗活动、行为特征与环境条件之间的关联影响，能够通过有限的样本数据实现建筑能耗精准预测。
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公开(公告)号：CN118940920A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411436866.7
申请日：2024-10-15
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 一种小样本数据集电负荷预测方法，该方法中，构建改进Transformer模型，将构建好的数据集中的各序列数据作为单独一列引入嵌入层，嵌入层将各序列数据进行映射得到高维数据，将高维数据分别在空间注意力机制层、通道注意力机制层中进行空间注意力机制的计算及通道注意力机制计算，注意力机制计算结果输出分为两步，其中一步单独进入标准化层并保留为一个细胞状态，另外一步与嵌入层输出结果相减后进入标准化层并进行前向传播，前向传播后的结果与标准化层输入的结果进行递减，并再次进入标准化层，标准化层的输出与保留的细胞状态进行残差连接，通过输出层输出用电负荷预测结果。
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公开(公告)号：CN117132129A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311098148.9
申请日：2023-08-29
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06F18/23 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种考虑天气因素的园区碳排放图神经网络预测方法及系统，通过收集园区的拓扑数据和碳排放时间序列数据，基于GraphRNN对园区拓扑数据的建模，利用STGCN进行数据训练和预测；使用BigClam聚类算法将GraphRNN方法生成的园区图结构网络划分为多个子图结构网络，并基于子图结构网络重新构成园区图结构网络，同时，通过STGCN结合园区天气时间序列数据，分别在园区子图结构网络层次和整个园区图结构网络层次进行碳排放量的预测。与现有技术相比，本发明能够更好地处理园区基础设施间的连接关系，以及天气因素对园区碳排放的影响，提高了预测的准确性和精度。
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公开(公告)号：CN118940919A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411436858.2
申请日：2024-10-15
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 一种注意力机制融合时空特征的负荷预测方法，该方法中，获取电力负荷数据集并划分训练集和测试集；收集天气数据并利用随机森林算法并按照重要性进行排序，选择天气数据前三项显著的特征作为模型输入；应用VMD对电力负荷数据进行分解，将其分解为多个局部的成分，每个成分对应于一个频率范围内的振动模态并利用RIME算法对VMD中的参数进行迭代优化，获得复杂度最小的子序列分量；根据分解的各个子序列分量，结合选取的前三项气象特征作为模型输入，构建注意力机制融合时空特征的能耗预测模型，运用BiTCN模型和BiGRU模型并行机制，同时处理时间序列数据，在经过交叉注意力层，进行特征增强，得到预测结果。
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