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公开(公告)号：CN119066533A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411101811.0
申请日：2024-08-12
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: G06F18/243 , G06F18/213 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开一种基于改进的灰色关联分析和孤立森林模型的台区线损率异常检测方法和系统，该方法包括以下步骤：步骤一：每小时收集一次台区内的电气特征参数；步骤二：根据加权关联度对电气特征参数进行处理，得到线损率特征数；步骤三：将得到线损率特征数输入孤立森林模型，得到异常分；步骤四：根据异常分判断台区线损率是否异常，如果台区线损率正常则继续检测，如果台区线损率异常则发出警示。本发明通过线损率特征数对线损率异常进行检测，大大提高了线损率检测的准确性，节约了检测过程和时间。
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公开(公告)号：CN117706282A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410167088.X
申请日：2024-02-06
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: G01R31/08 , G01R21/133 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F18/241 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开台区分时分相线损监控方法和系统，该方法包括，步骤一：通过设置在台区A相、B相和C相线路首端、尾端和负载上的电表每小时收集一次台区各个相位线路上的电气特征参数；步骤二：将收集的电气特征参数传输至服务器；步骤三：服务器对电气特征参数进行标准化处理；步骤四：构建BP神经网络模型，并基于标准化处理后的电气特征参数进行训练迭代；步骤五：通过BP神经网络模型每小时预测一次台区的分时分相线损率；步骤六：将BP神经网络模型预测的台区分时分相线损率与标准的线损率对比，对线损率高的台区相位进行预警显示。本发明可以定时检测台区内每相线路的线损率，防止线损率过高引起的损失，更快定位出现问题的相位。
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公开(公告)号：CN119692628A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202510199212.5
申请日：2025-02-24
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 国网安徽省电力有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国网安徽省电力有限公司六安供电公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/20 , G06F18/2415 , G06F40/30 , G06F40/284
Abstract: 本说明书实施例公开了一种用于智能电网的停电分析方法及系统，涉及智能电网技术领域。其中，所述方法包括：对与目标节点相关的关联节点进行关联关系提取，得到所述关联节点对应的关联关系嵌入向量；对所述关联关系嵌入向量进行特征提取，得到所述关联关系嵌入向量对应的目标关系特征；确定所述目标节点与所述关联节点相关联的M个关联场景；根据每个关联场景及对应的目标关系特征分别进行停电风险评估，得到每个关联场景对应的停电风险指数；对所述关联关系嵌入向量进行权重分配，得到每个所述关联场景对应的影响因子；基于所述关联场景对应的停电风险指数以及每个关联场景对应的影响因子，确定所述目标节点对应的停电分析结果。
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公开(公告)号：CN119720045A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510213157.0
申请日：2025-02-26
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 国网安徽省电力有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国网安徽省电力有限公司六安供电公司
IPC: G06F18/2433 , G06N3/045 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/25 , H02J3/00 , G01R31/00
Abstract: 本说明书实施例公开了一种配电网线损异常诊断方法及装置，涉及数据处理技术领域。其中，该方法包括：根据目标线路的监测统计数据以及对应的状态信息，获取监测状态特征；将该监测状态特征中的至少一个子状态特征按照数据获取时间进行排序；按照时间正序和时间逆序分别将监测状态特征中的每一个子状态特征输入第一目标神经网络的第一特征提取网络和第二特征提取网络，并分别进行正序计算和逆序计算，得到第一数据特征和第二数据特征；基于第一数据特征和第二数据特征获取目标线路的状态变化特征；将该状态变化特征输入第二目标神经网络提取深度特征，得到至少一个深度状态特征；基于该至少一个深度状态特征，对目标线路进行线损异常诊断和预测。
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公开(公告)号：CN119715392A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510227987.9
申请日：2025-02-28
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 国网安徽省电力有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国网安徽省电力有限公司六安供电公司
Abstract: 本发明提供的一种基于机器视觉的光伏设备检测方法及系统，涉及机器视觉技术领域。在本发明中，首先，基于至少一个光伏电池片对应的电池片图像确定设备关系图谱；其次，基于设备关系图谱中目标光伏电池片对应的电池片关系图谱，确定出目标光伏电池片对应的电池片状态向量；然后，基于目标光伏电池片对应的电池片状态向量和至少一个待确认的光伏电池片状态信息各自对应的电池片状态向量之间的匹配关系，分析出目标光伏电池片对应的至少一个光伏电池片状态信息。基于上述方法，可以改善现有技术中存在的光伏设备检测的可靠性相对不高的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117708707A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410166638.6
申请日：2024-02-06
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: G06F18/2415 , G06F18/22 , G06N3/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开大数据下台区线损率异常智能预警方法和系统，该方法包括：步骤一：通过设置在每个台区的电网线路首端、尾部和负载上的电表采集台区内电气特征参数；步骤二：将采集的电气特征参数上传至服务器；步骤三：服务器提取获取电表所在台区，并对电气特征参数进行标准化处理；步骤四：构建BP神经网络模型，并基于标准化处理后的电气特征参数进行模型训练学习；步骤五：通过训练学习后的BP神经网络模型预测台区线损率；步骤六：将预测的台区线损率与正常线损率进行对比，并把对比结果显示在服务器上；步骤七：对线损率异常的台区进行预警提示。本发明实现了对台区线损率的准确计算和预警，大大节省了人力和时间。
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公开(公告)号：CN117708707B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410166638.6
申请日：2024-02-06
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: G06F18/2415 , G06F18/22 , G06N3/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开大数据下台区线损率异常智能预警方法和系统，该方法包括：步骤一：通过设置在每个台区的电网线路首端、尾部和负载上的电表采集台区内电气特征参数；步骤二：将采集的电气特征参数上传至服务器；步骤三：服务器提取获取电表所在台区，并对电气特征参数进行标准化处理；步骤四：构建BP神经网络模型，并基于标准化处理后的电气特征参数进行模型训练学习；步骤五：通过训练学习后的BP神经网络模型预测台区线损率；步骤六：将预测的台区线损率与正常线损率进行对比，并把对比结果显示在服务器上；步骤七：对线损率异常的台区进行预警提示。本发明实现了对台区线损率的准确计算和预警，大大节省了人力和时间。
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公开(公告)号：CN119519877A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411703048.9
申请日：2024-11-26
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
IPC: H04J3/06
Abstract: 本发明公开低压台区采集系统对时、守时方法和系统，终端实时接收采集主站、其他时钟源的时钟信号；当接收到采集主站的对时指令时，则优先将采集主站下发的时间同步到终端的时钟单元，否则执行下一步；终端根据时钟信号强度和连续x日信号稳定度，评估并选符合条件的其他时钟源作为可靠时钟源；基于选取的可靠时钟源，计算每个时钟源的样本密度和权重，从而计算得到标准时钟；其他时钟源计算得到标准时钟对终端对时；进而终端至电能表对时。方案在不增加硬件的基础上实现了CCO与STA之间高频高精度的绝对时间同步。
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公开(公告)号：CN118037315A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410281030.8
申请日：2024-03-12
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
Inventor： 王海鸿 , 刘辉舟 , 周媛 , 常乐 , 刘金友 , 夏泽举 , 齐红涛 , 金耀 , 袁加梅 , 王品 , 胡吕龙 , 疏奇奇 , 孙伟红 , 张颖 , 倪妍妍 , 陶琳 , 田勇 , 彭新宇
IPC: G06Q30/018 , G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种营销全业务运营稽查监测平台，涉及电力营销稽查技术领域，解决了现有技术中无法根据稽查用户的风险防范系数自适应调配稽查时间和力度的技术问题；包括超容监测模块、控制中心、工单管理模块和稽查执行模块；超容监测模块用于对用户进行超容监测，若用户用电超容，则控制中心触发超容报警操作并生成对应用户的稽查工单；工单管理模块用于结合对应稽查用户的用电关联信息对各个稽查工单进行稽查等级分析，生成稽查工单的优先处理表，有效提高工单处理效率；操作人员通过稽查执行模块调取对应稽查用户的风险防范系数，以自适应调配对应稽查工单的稽查时间和力度，从而尽快找出用户的用电隐患或违规用电行为，提高稽查效率。
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公开(公告)号：CN119149952A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411302371.5
申请日：2024-09-18
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 国网安徽省电力有限公司
Inventor： 王海鸿 , 周开保 , 常乐 , 彭新宇 , 胡吕龙 , 刘金友 , 刘辉舟 , 齐红涛 , 夏泽举 , 朱祥东 , 金耀 , 王品 , 宋颖冬 , 杨尚辰 , 张倩 , 王维胜 , 刘子婧
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06N3/08 , G06N3/0499 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种反窃电识别方法及系统，方法包括：获取待稽查台区中各原始用户的用电特征；分析各原始用户的用电特征，得到各用电特征的数据变化曲线；基于数据变化曲线识别原始用户是否存在窃电行为；将存在窃电行为的原始用户标记为目标用户，基于目标用户的数据变化曲线建立各时间段的窃电概率曲线；根据窃电概率曲线构建目标用户的窃电用户画像。本发明解决了仅根据用电数据识别窃电行为，但无法对窃电行为进行有效稽查，导致反窃电识别中的稽查工作效率低的技术问题。
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