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公开(公告)号：CN117764429A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311466348.5
申请日：2023-11-07
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 杭州赫智电子科技有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/0637 , G06F18/23213 , G06Q50/06
Abstract: 本发明通过提供一种面向用户侧能效服务的能效分析方法及装置，根据用户类型，采集用户设备系统关键运行信息，从指标数据库获取对于能效评估指标数据，通过聚类算法进行聚类分析，计算与同类指标相似度，获取聚类分析结果，提取用户设备能耗特征值，对用户的能效情况进行评价。本发明通过提供一种面向用户侧能效服务的能效分析方法及装置，利用聚类算法进行聚类分析，计算与同类指标相似度，获取聚类分析结果，提取用户设备能耗特征值，实现能效评价，实现远程在线诊断，并提供能效提升建议。
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公开(公告)号：CN117689238A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311466344.7
申请日：2023-11-07
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 杭州赫智电子科技有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明通过提供一种远程能效智能分析系统包括通信单元、采集单元、信息录入单元、指标计算单元和能效分析单元；所述通信单元用于传输所有相关数据信息，所述采集单元，用于采集设备系统的运行数据，采集单元将采集到的运行数据传输到指标计算单元；所述信息录入单元用于录入行业能效指标信息，录入的同时对单个行业内设备系统能效指标设置权值；根据设备类型选择对应的指标计算方式，计算得到能效指标；通过提供一种远程能效智能分析方法，通过建立指标库，根据设备数据计算能效指标，根据指标对比结果，能效分析单元给出能效优化建议。本发明提出行业能效指标的建立方法以及根据指标实现个性化能效服务评价，给出能效提升建议。
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公开(公告)号：CN117150250A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310980090.4
申请日：2023-08-04
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/21 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明专利申请提供了一种非健全数据的通用系统能效评估方法、系统、设备和介质，包括：基于采集的通用系统中用能子系统的用能数据，利用预先训练的用能子系统的生成对抗网络对用能数据进行增强处理，得到增强处理后的用能数据；利用能效评估模型对增强处理后的用能数据进行能效评估，得到用能子系统的能效评估分数，进而得到对应的能效评估等级；其中，用能子系统的生成对抗网络是基于用能子系统的历史用能数据对鉴别器和生成器进行交替训练后得到的；能效评估模型是基于用能子系统中用能设备的设备运行信息得到的；本发明专利申请通过生成对抗网络能够提高非健全用能数据的数据量，有利于实现对通用系统中非健全数据的能效评估。
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公开(公告)号：CN114091886A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111353415.3
申请日：2021-11-16
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 山东鲁软数字科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种供电所台区现场作业智能派工方法及系统，本发明改进传统的工单派工业务流程，应用智能派工技术方案，综合考虑台区管理人员管理区域、员工实时位置、员工工作强度、工单类型与难度等因素，推行智能化派工，以解决传统工单派发规则简单、缺少针对性，影响工单处理效益和质量的问题，将工单派发给综合考虑最合适的台区管理人员，实现服务资源的智能调配，减轻台区管理人员工作压力和工作难度，提高供电所整体工作效率，实现现场作业的提质增效，推动供电所业务数字化转型。
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公开(公告)号：CN116930769A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310912124.6
申请日：2023-07-24
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
IPC: G01R31/367 , G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明属于锂电池技术领域，提出了一种基于双向生成式对抗神经网络的锂电池建模方法及系统，对锂离子电池进行充放电测试，包括：获取测试过程中的数据，组成初始训练数据集；构建双向生成式对抗神经网络，初始化网络参数，双向生成式对抗神经网络包括生成网络G、解码网络E和判别网络D；随机选取初始训练数据集中的数据对双向生成式对抗神经网络进行初始训练，得到训练好的生成网络G；将初始训练后的生成网络G作为锂电池动态特性模型，用于根据电池的实时运行数据预测电池的电压。本发明利用GAN的对抗学习训练，生成训练数据，在训练过程扩展模型对训练数据集不包含的工况下的模拟精度，达到节省训练数据工作量的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113486971A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110811704.7
申请日：2021-07-19
Applicant: 国网山东省电力公司日照供电公司 , 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 , 国家电网有限公司
Abstract: 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：CN118864738B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411354112.7
申请日：2024-09-27
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
IPC: G06T17/00 , G06T15/00 , G06T15/04 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种储能设备单幅图像的高精度三维模型生成方法及系统，涉及计算机视觉和图形学技术领域。根据储能设备的二维图像生成二维正交图和正则坐标图，并输入至基于交替门控循环感知机的卷积重建模型中进行重建；其中，三面图通过多层感知机分别提取SDF值的粗略值、纹理颜色的粗略值和Flexicubes参数的粗略值；利用其中任意两个粗略值，对另外的粗略值进行至少一次迭代，得到精细值；生成储能设备的三维重构纹理网格。本发明基于门控循环的方法，设计的门控循环感知机模块对三面图特征进行解码，解码过程迭代至少一次，得到精细化处理后的数据，对冗余信息进行优化，提升三维建模的准确性，实现储能设备的精准三维重建。
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公开(公告)号：CN117475346A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311122355.3
申请日：2023-09-01
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
Abstract: 本发明提供了一种现场监督视频的分类处理方法、系统、设备及存储介质，其属于监督视频分类处理技术领域，所述方案包括：实时获取若干路监控视频；根据监控视频的位置信息，将若干路监控视频按照地理区域划分为若干一级分组；按照场景相似度将每个一级分组中的监控视频划分至若干二级分组；对于每个二级分组中的监控视频，基于其与预先构建的正常背景图像集的比对结果进行异常判断，若判断为异常，则进行告警提醒；所述方案通过对监控视频进行组类划分，安保人员在进行特定监控视频的查找时，查找更为方便快捷；同时，所述方案能够自动对监控视频进行异常判断，能够及时发现异常情况，从而及早采取措施。
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公开(公告)号：CN116960959A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310911942.4
申请日：2023-07-24
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种多目标约束下客户侧综合能源系统运行优化方法及系统，其属于综合能源系统运行优化技术领域，包括：获取客户侧综合能源系统中各能源设备的属性信息，以及客户对于各能源的负荷需求及各能源出力的相关信息；基于所述属性信息及相关信息分别构建考虑经济性、环保性以及高效性的优化目标函数及相关约束；其中，所述经济性优化目标函数考虑了设备运行维护成本、设备折旧成本以及设备启停成本指标；所述环保性优化目标函数考虑了污染物排放和环境成本；所述高效性优化目标函数采用负荷需求与能源输入的比值进行衡量；基于构建的优化目标函数，结合相关约束条件，对所述优化目标函数进行优化求解，获得最优的综合能源系统运行策略。
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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
Applicant: 国网山东省电力公司日照供电公司 , 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 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/2135 , G01R22/00
Abstract: 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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