分布式电源入网情况下的反窃电管理方法

    公开(公告)号:CN104361233A

    公开(公告)日:2015-02-18

    申请号:CN201410645256.8

    申请日:2014-11-11

    IPC分类号: G06F19/00 G06Q50/06

    CPC分类号: Y02E40/76 Y04S10/545

    摘要: 分布式电源入网情况下的反窃电管理方法,包括四个步骤,步骤一、确定用户分布式电源入网下的自发电量,步骤二、确定用户安装分布式电源后每月用电量预测值,步骤三、确定用户安装分布式电源后每月实际用电量值,步骤四、对比预测值和实际用电值,判断是否窃电,根据步骤二和步骤三中得到的预测值和实际用电值进行横向对比,预测值>实际用电值,可判断用户有窃电嫌疑。本发明充分利用已掌握的计量数据、用电数据等,准确地筛选出窃电嫌疑用户。在当前线损率已无法有效帮助供电企业缩小窃电范围的前提下,用户用电量的隐蔽性不利于筛选出窃电嫌疑用户时,可以有效的筛选出窃电用户嫌疑,有效的挽回供电企业的损失。

    基于灰色关联度的电力客户信用综合评价方法

    公开(公告)号:CN104376502A

    公开(公告)日:2015-02-25

    申请号:CN201410642117.X

    申请日:2014-11-11

    IPC分类号: G06Q50/06

    CPC分类号: G06Q50/06

    摘要: 本发明涉及一种基于灰色关联度的电力客户信用综合评价方法,属于电力分析领域。考虑大用户直购电违约电量比、新能源发电并网量的电力客户信用评价新指标,从电力客户的用电缴费信用、电力法规信用、电力合作信用、经营能力信用、社会交往信用、抵押信用保障、发展前景信用等七个方面构建了一套电力客户信用等级评价指标体系。综合层次分析法、熵权法和神经网络法三种不同属性的评价方法,采用组合权重,通过最小化各“单一评价权重”与“组合权重”的偏差确定线性组合系数,充分提炼评价对象的潜在信息,避免单一评价方法的片面性。相比现有技术,本发明具有采用灰色关联度分析法、易于操作、效率高、所需数据少的特点。

    基于数字孪生的电力数据高效处理方法及系统

    公开(公告)号:CN117057517B

    公开(公告)日:2024-01-12

    申请号:CN202311315675.0

    申请日:2023-10-12

    摘要: 本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及一种基于数字孪生的电力数据高效处理方法及系统。该方法通过分解剔除电力数据时序序列的季节项,提取待拟合趋势性序列;获取待拟合趋势性序列的拟合窗口并筛选出离群点;通过分析离群点的局部跳跃性及邻域跳跃性获取跳跃度,进而获取异常敏感程度并筛选异常敏感点;根据异常敏感点的异常敏感程度及位置情况动态调整拟合窗口,获取趋势性曲线;利用趋势性曲线修正季节性曲线和残差曲线,进而输入至训练好的数字孪生模型中进行分析监测。本发明通过自适应调整拟合窗口的尺寸,获取准确的趋势曲线,进而修正季节性曲线和残差曲线,使得数字孪生

    一种内部培训线上监管方法
    10.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113191604A

    公开(公告)日:2021-07-30

    申请号:CN202110397713.6

    申请日:2021-04-14

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q10/10

    摘要: 一种内部培训线上监管方法属于培训监管技术领域。本发明应用“互联网+”技术,培训监管不受地域空间限制,更加便捷,利用手机终端对培训全流程进行监管,节省大量时间成本,保证培训质量。在线监管能够弥补线下监管不及时的缺陷,方便发现问题及时整改,最大可能保证培训质量。形成培训统计报表和电子资料归档,决策层能够统一集中地查看各部门或单位全年培训积分,作为年度考核依据之一,科学性更强。培训管理更加环保,节省办公用品,不产生物质垃圾,响应国家绿色环保的号召。