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公开(公告)号：CN111401638B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202010187522.2
申请日：2020-03-17
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/23 , G06F18/241 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开一种基于极限学习机与负荷密度指标法的空间负荷预测方法，包括：S1：将电力负荷根据用电类型进行分类并确定每类负荷的影响因素；S2：利用FCM聚类算法，将每类负荷再细分为几个小类并求出每一小类的聚类中心矩阵；对于给定的待预测地的特性指标，求出与小类聚类中心的欧式距离，取欧式距离最小的一小类样本作为训练样本；S3：建立基于粒子群优化的极限学习机算法的回归模型，将选好的训练样本带入模型，影响因素作为模型的输入，负荷密度作为模型的输出；S4：将求出的各类负荷密度乘以小区的面积可得每个小区的负荷值，结合每个小区的同时系数求出规划区的空间负荷预测。(56)对比文件李杰.基于粒子群算法的极限 学习机短期电力负荷预测.制造业自动化.2019,第41卷(第1期),正文第154-157页.刘业峰;王婷.基于GRA-LSSVM密度法的配电网空间负荷预测方法研究.计算机测量与控制.2018,(第11期),全文.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119578388A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411626354.7
申请日：2024-11-14
Applicant: 国网上海市电力公司 , 上海钧优企业管理咨询有限公司
IPC: G06F40/186 , G06F40/16 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06F40/30 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种电力行业结构化应急预案模板自动生成方法，包括：制定电力情景预案文本编写标准，规范化非结构化情景预案文本格式，得到规范化情景预案文本；将所述规范化情景预案文本输入生成式大语言模型，抽取情景信息，生成情景描述；建立结构化应急预案基础信息库；利用双向编码预训练语言模型进行语义匹配，抽取行为特征信息；生成式大语言模型生成行为描述信息；构建结构化预案模板生成模块，生成特定情景下的结构化应急预案模板。本发明大大缩短模板生成时间、降低工作人员劳动强度，基于大语言模型的抽取方法，精度更高，大大降低人工操作带来的误差，实现了应急预案模板的快速生成，提高了应急预案模板的生成效率。
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公开(公告)号：CN117471156A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311357359.X
申请日：2023-10-19
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G01R19/165 , G06F16/2455 , G06F18/213 , G06F18/22 , H04M1/72412 , H04M1/72415 , H04M1/7243
Abstract: 本发明公开了一种基于检修电源箱监测违规用电的方法，包括以下步骤：移动端获取检修电源箱的基础数据信息；移动端对检修电源箱的基础数据信息进行特征信息提取处理，并与工作票特征数据信息进行特征匹配处理；若特征匹配成功，则移动端生成检修电源箱通电请求信号并发送；服务器基于检修电源箱通电请求信号和特征匹配结果生成检修电源箱通电指令信号，并发送；检修电源箱接收服务器发送的检修电源箱通电指令信号，检修电源箱基于检修电源箱通电指令信号进行通电；实现了检修电源箱基于通电指令信号进行通电，精确控制检修电源箱的通电开始时间、通电停止时间、通电时长，避免操作人员因操作失误造成安全事故。
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公开(公告)号：CN113820005A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111106768.3
申请日：2021-09-22
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明提供一种电力设备支撑桩体便携式振动检测装置，用于由检测人员单人携带对支撑电力设备的桩体进行振动检测，包括：基础架，用于检测人员随身携带时与检测人员身体固定；姿态调整组件，与基础架固定连接，用于调整检测姿态和角度；检测组件，与基础架和姿态调整组件固定连接，用于感应并显示支撑电力设备的桩体的振动状态。同时，本发明还提供一种电力设备支撑桩体便携式振动检测装置的操作方法。本发明提高了检测的普适性、机动性和稳定性，解决了传统检测方式检测数据片面性和随机性的技术问题，丰富了检测模式，大大提高了检测效率和检测精度，具有较好的实用性和经济效益。
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公开(公告)号：CN111401638A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010187522.2
申请日：2020-03-17
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明公开一种基于极限学习机与负荷密度指标法的空间负荷预测方法，包括：S1：将电力负荷根据用电类型进行分类并确定每类负荷的影响因素；S2：利用FCM聚类算法，将每类负荷再细分为几个小类并求出每一小类的聚类中心矩阵；对于给定的待预测地的特性指标，求出与小类聚类中心的欧式距离，取欧式距离最小的一小类样本作为训练样本；S3：建立基于粒子群优化的极限学习机算法的回归模型，将选好的训练样本带入模型，影响因素作为模型的输入，负荷密度作为模型的输出；S4：将求出的各类负荷密度乘以小区的面积可得每个小区的负荷值，结合每个小区的同时系数求出规划区的空间负荷预测。本发明提出的PSO-ELM算法具有较高精度，能满足实际工程的要求。
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公开(公告)号：CN113820005B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202111106768.3
申请日：2021-09-22
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明提供一种电力设备支撑桩体便携式振动检测装置，用于由检测人员单人携带对支撑电力设备的桩体进行振动检测，包括：基础架，用于检测人员随身携带时与检测人员身体固定；姿态调整组件，与基础架固定连接，用于调整检测姿态和角度；检测组件，与基础架和姿态调整组件固定连接，用于感应并显示支撑电力设备的桩体的振动状态。同时，本发明还提供一种电力设备支撑桩体便携式振动检测装置的操作方法。本发明提高了检测的普适性、机动性和稳定性，解决了传统检测方式检测数据片面性和随机性的技术问题，丰富了检测模式，大大提高了检测效率和检测精度，具有较好的实用性和经济效益。
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