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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112886582B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202110173126.9
申请日：2021-02-08
Applicant: 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 北京志翔科技股份有限公司
Abstract: 本发明属于电力拓扑大数据分析领域，尤其涉及基于负荷率和拓扑的电压相关性识别台区相位的方法。包括以下步骤：S1：获取台区下变压器处考核总表和各用户表时间序列数据和台区用户分支数据；S2：建立基于用户分支的相位识别模型；S3：利用上述模型进行用户分支内表间、分支间基准表间、分支基准表与总表间电压相关性系数计算，诊断分支间相位一致性，完成台区单相表用户的相位识别；S4：输出相位。本专利在已知台区拓扑基础上，利用台区负荷率低时用户表电压主要由总表电压决定，对总表和用户表电压数据制定合适的点位选取策略，提出了相位趋同原则，利用皮尔逊相关性系数进行电压相关性分析，实现台区相位识别。
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公开(公告)号：CN112886582A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110173126.9
申请日：2021-02-08
Applicant: 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 北京志翔科技股份有限公司
Abstract: 本发明属于电力拓扑大数据分析领域，尤其涉及基于负荷率和拓扑的电压相关性识别台区相位的方法。包括以下步骤：S1：获取台区下变压器处考核总表和各用户表时间序列数据和台区用户分支数据；S2：建立基于用户分支的相位识别模型；S3：利用上述模型进行用户分支内表间、分支间基准表间、分支基准表与总表间电压相关性系数计算，诊断分支间相位一致性，完成台区单相表用户的相位识别；S4：输出相位。本专利在已知台区拓扑基础上，利用台区负荷率低时用户表电压主要由总表电压决定，对总表和用户表电压数据制定合适的点位选取策略，提出了相位趋同原则，利用皮尔逊相关性系数进行电压相关性分析，实现台区相位识别。
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公开(公告)号：CN115292387A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210993028.4
申请日：2022-08-18
Applicant: 北京志翔科技股份有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/248 , G06F16/28 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出了一种基于多维数据分析的能源超量程使用监测方法，包括：S100，统计能源使用时的多维数据，通过比较统计的多维数据与对应预设的各多维数据阈值，获取多维数据中的异常数据点信息；S200，基于异常数据点信息，根据预设的匹配规则进行匹配校验；S300，基于匹配结果，输出监测结果；匹配规则为多个，当多个匹配规则均匹配时，则判定能源超量程使用。本发明利用能源使用过程中的多维数据，从多个角度去判定校验能源超量程使用，开展分析，丰富了数据维度，使模型本身可信度提升，对多维度校验后的结果使用匹配规则进行二次诊断，大幅降低了误报率，从而实现了快速准确的能源超量程识别，大幅提升了能源超量程监测工作的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN115292387B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202210993028.4
申请日：2022-08-18
Applicant: 北京志翔科技股份有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/248 , G06F16/28 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出了一种基于多维数据分析的能源超量程使用监测方法，包括：S100，统计能源使用时的多维数据，通过比较统计的多维数据与对应预设的各多维数据阈值，获取多维数据中的异常数据点信息；S200，基于异常数据点信息，根据预设的匹配规则进行匹配校验；S300，基于匹配结果，输出监测结果；匹配规则为多个，当多个匹配规则均匹配时，则判定能源超量程使用。本发明利用能源使用过程中的多维数据，从多个角度去判定校验能源超量程使用，开展分析，丰富了数据维度，使模型本身可信度提升，对多维度校验后的结果使用匹配规则进行二次诊断，大幅降低了误报率，从而实现了快速准确的能源超量程识别，大幅提升了能源超量程监测工作的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN114897631A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210352636.7
申请日：2022-04-06
Applicant: 北京志翔科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种特征分析的表户错位分析方法及装置，包括：确定同台区，在相同日期执行换表且换表数量大于2的电能表；获取该至少两个电能表的用电特征数据，其中所述用电特征数据至少包括换表前后多个不同周期内的各户表的用电数据；基于换表周期，拆分所述用电特征数据，以基于拆分后的用电特征数据识别用户换表前后的用电异常数据；根据用电异常数据进行聚类，并根据聚类结果对用电异常数据进行重组。本申请提出的表户错位分析的方法，可以快速识别户间错位，并对户表关系进行重组，无需人工排查。
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