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公开(公告)号：CN119582261A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510134425.X
申请日：2025-02-07
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/24 , H02J3/38 , H02J3/28 , H02J3/00 , G06F18/27 , G06F18/23213 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06N3/092 , G06N3/126 , G06N3/048 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于空调电量预测的电网波动优化方法及系统，包括以下步骤：S1:收集历史电力消耗数据，包括历史天气数据和用户用电行为数据，并测算用户区域内空调使用情况的数据；S2:选择影响空调使用的关键天气特征，并基于测算的历史空调电量，构建空调电量预测模型，来预测未来空调的电量需求；S3:基于预测的未来空调的电量需求，基于DQN算法模型进行电网负荷优化；S4:采用启发式算法进行能源调度优化，最大化可再生能源使用和储能系统的利用率，并利用用户行为分析，提供个性化的激励措施，调整高峰用电负荷。本发明有效优化空调使用导致的电力波动，提高电网的稳定性和效率。
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公开(公告)号：CN118626573B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411096869.0
申请日：2024-08-12
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种电网量测数据质量智能监测方法及系统，包括以下步骤：S1:定义电网系统中的实体和关系，使用资源描述框架RDF构建知识图谱；S2:获取电网系统的多源数据并处理，将数据从不同的数据源转换为统一的格式，并与知识图谱结合，然后基于知识图谱的语义融合；S3:结合 GCN、GAT 和 R‑GCN 层，构建一个多层的混合模型，从知识图谱中提取语义特征，对混合模型进行训练，得到数据质量监测模型；S4:通过数据流获取实时电网量测数据，基于知识图谱提取实时特征，使用数据质量监测模型对实时数据进行预测和监测；S5:对异常数据进行修正，并将更新后的数据重新存入知识图谱中。本发明能够实现对电网量测数据的高效监测和处理。
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公开(公告)号：CN114048901B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202111327248.5
申请日：2021-11-10
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F16/906 , G06F16/901
Abstract: 本发明涉及一种用于用电分析的讯息标签自动标识系统，包括资讯信息库，所述资讯信息库存储有电力讯息信息，还包括模型训练子系统、信息标签子系统、信息预测子系统；实现对已有的讯息的智能分析，根据大数据以及历史数据训练模型，预测用电量和用电相关信息之间的变化关系，为电力统筹、配电变电、设施建设、维修资源分配提前建立可靠的预测系统，大大降低人工调取、分析、预测的成本，同时避免因为人为主观认定造成的信息的分析错误或者遗漏相关讯息。
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公开(公告)号：CN118690213A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411189528.8
申请日：2024-08-28
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司
IPC: G06F18/23 , G06F18/213 , G06F18/27 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于用户聚类分析的电量预测方法及系统，包括以下步骤：S1：收集用户的数据并预处理；S2:对预处理后的数据进行特征提取，获取用户特征；S3:根据提取的用户特征，基于谱聚类进行用户聚类分析，将所有用户分为k个簇，每个簇代表具有相似用电模式的用户群体；S4:对聚类后的每个用户群体分别准备训练数据，对每个用户群体分别训练多个单一模型，并基于用户群体特点和预测精确度选择最优的m个预测基模型；S5:根据得到预测基模型，训练一个元模型来得到最终预测结果；S6:对于新的用户数据，先确定其所属的聚类，再通过预测基模型得到元特征，最后使用元模型进行最终预测，得到预测电量。本发明能够提高电量预测的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN118626573A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202411096869.0
申请日：2024-08-12
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种电网量测数据质量智能监测方法及系统，包括以下步骤：S1:定义电网系统中的实体和关系，使用资源描述框架RDF构建知识图谱；S2:获取电网系统的多源数据并处理，将数据从不同的数据源转换为统一的格式，并与知识图谱结合，然后基于知识图谱的语义融合；S3:结合GCN、GAT和R‑GCN层，构建一个多层的混合模型，从知识图谱中提取语义特征，对混合模型进行训练，得到数据质量监测模型；S4:通过数据流获取实时电网量测数据，基于知识图谱提取实时特征，使用数据质量监测模型对实时数据进行预测和监测；S5:对异常数据进行修正，并将更新后的数据重新存入知识图谱中。本发明能够实现对电网量测数据的高效监测和处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118260541A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410686486.2
申请日：2024-05-30
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06F18/15 , G06F18/21 , G06F18/2411 , G06F18/2433 , G06F18/27 , G06Q50/06 , G06N7/01
Abstract: 本发明涉及一种基于人工智能算法的电网量测数据校核方法及系统，包括以下步骤：步骤S1:获取各环节设备的电量数据，得到初始数据集；步骤S2:对采集到的初始数据集进行预处理，得到训练数据集；步骤S3:基于One‑Class SVM，构建异常数据识别模型；步骤S4:根据岭回归算法构建异常数据修复模型；步骤S5:将待校核数据输入训练后的异常数据识别模型，识别异常数据点，并使用异常数据修复模型对待修复的数据进行修复，得到修复后的数据；步骤S6:对修复后数据的概率密度函数进行拟合，并比较拟合后的概率密度函数与原始数据的分布特征，以评估修复效果。本发明能够有效地识别和修复异常数据，提高数据的质量和可靠性，为电网运行和管理提供重要支持。
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公开(公告)号：CN114037282B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202111327202.3
申请日：2021-11-10
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/067 , G06Q10/10 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于用电特征的用电量标签系统，用于对用电用户标记行业标签，包括行业模型子系统、信息拟合子系统、用电标签子系统以及用电信息数据库；通过对用电用户的各个维度数据收集，通过模型训练的方式对用电用户进行行业标签的初步匹配，这样设置可以避免因为用电用户数据不全导致无法匹配行业标签的情形，进一步通过行业分布偏差和集中度偏差两个方面，通过动态修正的方式以使行业标签的标记不再属于独立标记逻辑，以提高标记精度，每一行业标签的标记结果都会对其他用电用户的行业标签产生影响(通过影响行业分布和集中度)，真正为大数据环境下的用电用户的行业自动标签提供了可能。
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公开(公告)号：CN117874620A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410063801.6
申请日：2024-01-16
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/2431 , G06F18/2131 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本申请提供了一种基于分类模型的电网故障分类方法，根据故障暂态信号数据、前稳态信号数据、后稳态信号数据分别以预设的信号特征提取算法生成暂态特征数据、前稳态特征数据和后稳态特征数据；并根据暂态特征数据、暂态持续时间、前稳态特征数据和后稳态特征数据生成故障特征数据，并根据故障特征数据以预训练的一级分类模型识别故障大类信息；并根据故障大类信息选取对应的预训练的二级分类模型；进而根据暂态信号采集位置信息、暂态信号采集时刻信息获取对应的气象数据并定义为暂态气象数据，然后生成暂态气象特征数据；最后根据故障特征数据和暂态气象特征数据以二级分类模型识别故障分类信息。
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公开(公告)号：CN116526479B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310803984.6
申请日：2023-07-03
Applicant: 国网北京市电力公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F30/20
Abstract: 本发明属于供电量预测技术领域，具体公开了一种供电量预测方法，包括以下步骤：获取样本数据集合，并依据样本数据的总偏差，将样本数据集合划分为测试集和训练集；根据样本数据集合，构建若干子函数；根据若干子函数构建基准预测模型；通过训练集对基准预测模型进行训练，训练完成后输出第一预测模型，通过测试集对第一预测模型进行测试，若测试通过则输出预测模型，若测试未通过则重新获取样本数据建立新的基准预测模型；获取待预测数据输入预测模型获得预测供电量并输出。通过建立若干子函数从多角度综合对供电量进行预测，提高预测精度，且预测过程自动化完成，提高了预测速度。
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公开(公告)号：CN110045197B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN201910144554.1
申请日：2019-02-27
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Inventor： 王永明 , 李怡然 , 林平 , 梁宏池 , 周暖青 , 翁晓春 , 吴涵 , 李衍川 , 郑凌娟 , 辛永 , 黄文思 , 罗义旺 , 李金湖 , 许梓明 , 马汉斌 , 林超 , 陈珺 , 谢驰 , 程友平 , 温天宝 , 郑志钉
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明涉及一种基于重采样的配网故障预警方法，其特征在于，包括：步骤1000，获取用于配网故障预警的配网数据集合Z；步骤2000，对所述配网数据集合Z进行重采样，得到配网数据集合Y；步骤3000，根据所述配网数据集合Y，确定配网故障预警模型；步骤4000，获取当前的配网故障预警数据；步骤5000，将所述当前配网故障预警数据输入所述配网故障预警模型，如果所述配网故障预警模型输出结果为配网故障，那么进行配网故障报警。
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