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公开(公告)号：CN113645520A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110903019.7
申请日：2021-08-06
IPC分类号： H04Q9/00
摘要： 本公开提供了一种低功耗电能数据采集系统及方法，包括以下步骤：通过LoRa无线模块进行电能计量数据的双向交互，将电表、与所述电表串行端口兼容的串行转换器设置和微控制器相连接，在接口连接器的作用下LoRa调制解调器分别与电缆和微控制器连接，LoRaWAN体系采用星形拓扑网络结构；所述LoRa无线模块与LoRaWAN体系双向通信，将LoRaWAN体系中的LoRa网关所接收的电能计量数据传送到电力私有云中的电能计量信息预测模型中进行预测；基于所述电力私有云，将实时的电能计量数据和基于电能计量信息预测模型的预测数据集中传输到电力公司控制中心的显示端，对分散的数据进行集中化管理。基于LoRa模块实现网络化设计，搭建智能电表网络，实现有效的电能计量和管理。
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公开(公告)号：CN116739142A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310516680.1
申请日：2023-05-09
发明人： 王晓然 , 白晓民 , 胡洋 , 石立国 , 陈雷 , 姜鹏 , 肖庆维 , 刘继彦 , 王者龙 , 王为帅 , 王清 , 朱红霞 , 安树怀 , 魏振 , 田诚信 , 李林 , 杨绪银 , 常青 , 王晓泳 , 张小静 , 刘昱均 , 胡元璐 , 李志远 , 曹铭凯
摘要： 一种基于C‑LSTM的电器需求响应潜力预测方法和装置，通过收集电器的历史负荷数据作为数据集；构建改进长短记忆网络的C‑LSTM网络模型，并将数据集输入C‑LSTM网络模型进行训练得到训练模型；其中C‑LSTM网络模型是基于LSTM网络模型的改进，对LSTM网路模型的神经元结构改进得到C‑LSTM网络模型，将Ct‑1引入遗忘门Ft、输入门It、输出门Qt；采用训练模型进行电器的需求预测，得到电器的需求响应潜力，即得到电器负荷预测；所述C‑LSTM网络模型经过前向计算和沿时间的反向传播，能够更好的捕获到电量时间序列的超长期趋势，使得预测模型具有更高的预测精度。
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公开(公告)号：CN114189302A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111514248.6
申请日：2021-12-13
IPC分类号： H04B17/391 , H04B3/54
摘要： 本发明涉及一种面向用户分散场景的智能电网传输的NB‑IoT无线通信信道建模方法，包括：步骤1：获取信道数据；步骤2：选取多个发送端和多个接收端的位置；步骤3：部署接收端的位置；通过信道容量值的求取结果，选取接收信号较好区域，放置一个单独的接收端为最佳接收端；步骤4：在多个发送端与最佳接收端之间进行信道建模；步骤5：计算各个发送端与最佳接收端之间的信道相关性；步骤6：进行不同发送端位置部署：步骤7：对发送端的位置进行重新部署后执行步骤6。本发明基于信道冲激响应，研究了多个典型的信道特性，建立一种信道特性分析方法与理论，对将来NB‑IoT技术在智能抄表系统中的应用至关重要。
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公开(公告)号：CN113569415A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110878375.8
申请日：2021-08-02
IPC分类号： G06F30/20 , G06F17/11 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F119/08 , G06F111/10
摘要： 基于用户负荷需求的分布式电采暖设备运行优化算法，包括输入当地分时电价曲线，待优化楼宇内的员工办公时间，室外温度曲线以及初始室内温度构建环境参数；针对不同房间的的窗墙比、材料导热系数及比热，构建房间热特性函数；输入电采暖设备运行参数，构建电采暖设备运行函数；依据房间使用特性，针对不同时间段设定不同目标温度，构建精细化目标温度函数；以运行电费最低为优化目标进行分布式电采暖设备出力的优化求解；针对每个房间逐步进行优化求解，采用混合整数规划求解各个房间的电采暖设备出力曲线。本发明以系统运行最优化为目标，实现了分布式电采暖设备最优化运行控制策略的开发，能够节约用电成本，具有较高的市场应用前景。
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公开(公告)号：CN113447875A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110586219.4
申请日：2021-05-27
IPC分类号： G01R35/02
摘要： 本发明涉及一种拆回智能电能表剩余寿命评估方法及系统。通过拆回电能表分拣，将分拣合格后的拆回电能表进行加速寿命试验，得到智能电能表的多组误差数据，当误差数据大于设定阈值，判定拆回智能电能表失效；随机选取n台分拣合格的拆回智能电能表进行加速寿命试验，每一个时间间隔，记录拆回智能电能表失效数；根据拆回智能电能表失效数，确定拆回智能电能表在应力作用下的平均寿命的点估计和区间估计；获取加速因子；根据拆回智能电能表在应力作用下的平均寿命的点估计和区间估计和加速因子，确定拆回智能电能表剩余寿命的点估计和区间估计。本发明能够科学、准确地预测拆回智能电能表的剩余寿命，减小电子污染。
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公开(公告)号：CN117650511A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311544409.5
申请日：2023-11-20
摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种分布式电源短期出力功率预测方法，该方法获取预设时段内任一分布式电源所针对区域的历史用电负荷时序数据；利用预设时间间隔将预设时段划分为至少一个周期，在历史用电负荷时序数据中取任一周期内的数据作为周期时序数据，获取每个周期时序数据的含噪异常程度；根据每个周期时序数据的含噪异常程度以及历史用电负荷时序数据，对ARIMA模型进行训练，得到训练好的ARIMA模型，以对分布式电源的短期出力功率进行预测，根据含噪异常程度对训练ARIMA模型时的误差权重进行优化，提高了ARIMA模型的训练结果，进而提高了分布式电源的短期出力功率的预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN113486971B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202110811704.7
申请日：2021-07-19
IPC分类号： G06F18/2135 , G01R22/00
摘要： 本发明提供一种基于主成分分析和神经网络的用户状态识别方法、系统，所述方法包括如下步骤：步骤1：采集用户各分支电路的实时用电数据；步骤2：在采集的数据中获取样本数据并对样本数据进行预处理；步骤3：利用主成分分析方法，生成主成分系数矩阵，将样本数据进行降维处理；步骤4：对降维后的样本数据建立用户状态识别模型；步骤5：将采集的除样本数据外的用户用电数据代入建立的用户状态识别模型，进行用户状态识别。利用主成分分析方法对原始电量监测数据及时间信息进行降维，有效减小了数据处理难度。采用效果较好的神经网络模型进行用户状态识别，模型准确度结果高。
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公开(公告)号：CN111126820B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN201911313337.7
申请日：2019-12-17
申请人： 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/232 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种反窃电方法及系统，方法包括：筛选出窃电样本，对已有窃电类别进行分类并对已有窃电样本和正常样本进行类别标记；排除正常样本形成疑似窃电样本集，并进行类别标记；针对疑似窃电样本集构建基于GRU算法的疑似窃电识别模型；将疑似窃电样本集数据输入疑似窃电识别模型，输出二分类的疑似窃电样本与疑似正常样本；根据疑似窃电识别模型输出结果与疑似窃电样本集的类别标记计算其识别准确率，并对模型参数进行反馈调整；根据调整后的模型参数确定自适应类识别的反窃电防御模拟模型；利用反窃电防御模拟模型对用户用电实时数据进行反窃电检测。本发明推动了反窃电技术研究和预警防控能力的提升，全面提升了综合反窃电侦查能力。
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公开(公告)号：CN109617628B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN201811498077.0
申请日：2018-12-07
申请人： 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种多表合一采集设备多功能检测装置及方法，涵盖水气热表计M‑BUS接口电气性能测试、水气热表计通信协议测试、通信接口转换器功能测试、互换性测试、转换器配套通信模块互换性测试、转换器带载能力测试、转换器功耗测试、通信模块功耗测试；可根据不同的仪表、规约配置不同的通信接口和协议，并可进行扩展，各测试单元相互独立，测试时不受其他测试单元测试结果影响，测试方案可随机组合；测试设备类型涵盖不同类型转换器、通信模块和用于多表采集的计量表计，达到多合一的效果，提高设备利用率。
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公开(公告)号：CN113887778A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202110767176.X
申请日：2021-07-07
摘要： 本发明结合现场故障数据预测未来时间段内故障次数，通过引入优势比，提高了预测的精确度，有利于解决对电能表故障提前预判问题，从而提前发现同批量智能电能表未来区间可能的故障次数变化趋势，提升电网公司对智能电能表的寿命预测、风险评估、管理决策的全生命周期管控能力。提前发现同批次智能电能表未来区间可能的故障次数变化趋势，可以为电能表未来时间段运行维护、批量轮换和隐患排查等方面提供技术支撑，提升电网公司对智能电能表的寿命预测、风险评估、管理决策的全生命周期管控能力。
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