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公开(公告)号：CN118780618B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411237156.1
申请日：2024-09-05
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/27 , G06F18/2321 , H02J13/00
Abstract: 本发明涉及一种考虑理论极限与波动幅度的低压有源网络线损预警方法，属于电力系统线损管理领域。包括：建立负荷率与线损率的理论极限值的对照表以及线损的波动限值模型；获取历史负荷、分布式电源出力、线损数值并对其进行聚类得到各聚类线损率的概率分布；得到预测的分布式电源出力以及负荷，进而得到下一时刻线损率以及线损的概率分布、线损率的理论极限值、线损的波动限值；基于下一时刻线损率以及线损的概率分布、线损率的理论极限值、线损的波动限值得到下一时刻线损越限概率并进行线损预警。本发明在得到线损越限概率时考虑了线损的理论极限、线损的波动限值、超出线损率阈值的概率，提高了线损预警的准确性和有效性。
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公开(公告)号：CN118780618A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411237156.1
申请日：2024-09-05
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/27 , G06F18/2321 , H02J13/00
Abstract: 本发明涉及一种考虑理论极限与波动幅度的低压有源网络线损预警方法，属于电力系统线损管理领域。包括：建立负荷率与线损率的理论极限值的对照表以及线损的波动限值模型；获取历史负荷、分布式电源出力、线损数值并对其进行聚类得到各聚类线损率的概率分布；得到预测的分布式电源出力以及负荷，进而得到下一时刻线损率以及线损的概率分布、线损率的理论极限值、线损的波动限值；基于下一时刻线损率以及线损的概率分布、线损率的理论极限值、线损的波动限值得到下一时刻线损越限概率并进行线损预警。本发明在得到线损越限概率时考虑了线损的理论极限、线损的波动限值、超出线损率阈值的概率，提高了线损预警的准确性和有效性。
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公开(公告)号：CN118133160B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410551139.9
申请日：2024-05-07
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F17/16 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于综合时变灰色关联度的低压有源台区线损影响因素分析方法，属于电力系统线损管理技术领域，包括：获取线损率、可变影响因素、不变影响因素样本集；得到线损率与各影响因素样本之间的灰色关联系数；基于可变影响因素样本集构建模糊互补优先关系矩阵并得到其各样本对应的模糊加权系数；基于模糊加权系数和灰色关联系数得到综合灰色关联度，按综合灰色关联度大小确定各影响因素对线损率的影响程度。本发明通过区分可变以及不变影响因素，进而基于模糊加权系数和灰色关联系数得到综合灰色关联度，从而得到各因素的影响程度，提高了低压有源台区线损影响因素分析的准确性，为低压配电网的精细化管理和高效运营提供了有力的技术支撑。
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公开(公告)号：CN118296034A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410497713.7
申请日：2024-04-24
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06F16/242 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种结合LLM和BERT的NL2SQL方法及系统，该方法步骤包括：获取自然语言与表字段输入；将自然语言与表字段分别输入多个基于BERT的预测模型，并分别预测不同的数据库语言关键信息；基于预测模型的预测结果以及数据库的表信息，完成SQL语句的组装并提取目标数据集；构建Prompt指令，通过LLM提取自然语言的真实意图；将目标数据集以及真实的意图作为LLM的上下文语义，通过Prompt指令提取最终用户预期的结果集。与现有技术相比，本发明具备更好的泛化能力，并且引入LLM的理解能力，能更好的理解搜索条件的真实意图，大大提升了SQL语句生成的准确性，更好地帮助NL2SQL在实际中应用。
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公开(公告)号：CN117634703A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311715602.0
申请日：2023-12-13
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 一种使用人口数量和GDP数据的组合售电量预测方法，属电网运行管理领域。包括：数据收集；采用BP神经网络模型对售电量进行预测；构建回归模型对售电量进行预测；采用熵值法对通过神经网络模型和回归模型得到的未来时段的售电量预测值时序进行赋权；根据权重得到售电量组合预测结果。其分别使用BP神经网络模型和回归模型进行预测，对两种方法的预测结果采用熵值法进行赋权，根据权重得到组合预测结果；预测结果更加准确，为电网运行方式安排、电网供需平衡、营销战略决策部署以及购售电方案的制定提供帮助。可广泛用于电网运行管理以及售电量的预测领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119482906A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510072052.8
申请日：2025-01-17
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: H02J9/06
Abstract: 数据中心的环形冗余供电系统及其控制方法，数据中心包括r台待供电的设备，供电系统包括：环形连接的2n个不间断电源，相邻的m个不间断电源为同一台设备供电，相邻2个不间断电源与一台设备之间的2条供电线路构成1组供电回路，并且相邻2个不间断电源由不同的市电回路供电，m为偶数，且2≤m≤2n、r≤2n；每组供电回路上设置一台断路器，通过控制断路器的得电或失电，以控制每台设备对应的1组供电回路中1条供电线路停运、另1条供电线路在运；其中，停运的供电线路对应的不间断电源由市电回路充电，作为在运的供电线路对应的不间断电源的冗余电源，实现物理隔离，在减少断路器数量的同时提高了供电连续性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119357724A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411378644.4
申请日：2024-09-30
Applicant: 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/23213 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种区域需求侧多元负荷聚类方法及系统，包括：收集园区典型季中多元负荷历史数据及对应时间节点上的温度数据和节假日信息；计算多元负荷历史均值，判断数据真实性，对多元负荷历史数据进行预处理，得到预处理后的多元负荷历史数据；采用CH‑K‑means聚类方法，对预处理后的多元负荷历史数据进行多元负荷曲线聚类，得到聚类结果；形成多元负荷分布。本发明多元负荷聚类方法是一种创新的区域需求侧负荷管理方法，旨在根据不同类型的负荷特征进行精确分类和优化聚合，以实现更有效的能源利用和负荷调度。通过对负荷数据进行聚类分析，本方法可以识别和区分不同用能模式的负荷类型，并聚合形成多元负荷分布，为智能负荷管理提供详细的基础数据。
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公开(公告)号：CN119309264A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411853973.X
申请日：2024-12-17
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 一种具有热流自动调节能力的建筑节能屋顶系统及方法，系统包括：热管、辐射板、风道和风机，辐射板位于室外，以设定波长向外辐射能量，且具备设定反射率；热管的冷端与辐射板下侧相连接，热端设置在风道内；风道设置在室内，与室内相连通；可控启停的风机用于将室内空气送入风道。该系统可以在室内温度较高时自动将热量高效的传导的外面，既可以独立零能耗的将室内热量导出，也可以配合循环风机运行，降低室内常规环境控制装置的能耗。
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公开(公告)号：CN118981634A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410861875.4
申请日：2024-06-28
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/23213 , G06F18/2415 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于聚类和AdaBoost的低压有源台区线损计算方法及系统，所述方法包括：采集待计算低压有源台区的线损影响因素数值，判断所属的样本聚类，根据该样本聚类的强分类器计算获得待计算低压有源台区的线损率；所述低压有源台区线损计算模型的构建过程包括以下步骤：获取低压有源台区线损历史数据样本，将所有低压有源台区线损历史数据样本聚类为若干个样本聚类；针对每个样本聚类，分别训练获得一个弱分类器，并迭代采用AdaBoost算法，训练获得每个样本聚类下的强分类器；将所有样本聚类的强分类器组合成低压有源台区线损计算模型。与现有技术相比，本发明具有计算准确度高、无需获取低压电网拓扑、学习速度快等优点。
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公开(公告)号：CN119377649A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411974633.2
申请日：2024-12-31
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06F18/213 , G01R31/00 , G01R31/40 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 数据中心供电可靠性的检测方法及系统，采集供电设备的运行状态信息和不间断电源的运行状态信息；建立预测模型，包括：第一编码器、第二编码器、解码器以及预测器；第一编码器、第二编码器和解码器均采用#imgabs0#层结构；第一编码器和第二编码器的第#imgabs1#层从第#imgabs2#层级特征信息中提取第#imgabs3#层级特征信息输入至解码器；解码器向预测器输出第1层级融合特征信息；预测器根据第1层级融合特征信息预测供电设备的故障概率和不间断电源的故障概率。利用构建的预测模型，可以快速自动实现IDC供电系统的故障预测，不仅效率高，也可提前预测出可能出现故障的设备，提前运维处理，保证IDC供电系统的可靠性。
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