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公开(公告)号：CN110782094A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911031216.3
申请日：2019-10-28
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 东南大学
Abstract: 一种居民用户细粒度用电行为的分项负荷预测方法，获取小区居民用户分项用电的历史样本数据；构建预测模型的训练样本集和预测样本集；将训练样本中各分项电量对应的日期，是否为节假日工作日，各温度，峰谷以及对应的各分项电量作为AdaBoost迭代算法的输入，训练模型；将预测样本中各分项电量对应的日期，节假日工作日，温度，峰谷作为AdaBoost迭代算法的输入，得到相应的输出结果；对输出结果进行影响因素加入处理，得到居民用户未来某一天的各分项负荷数据。本发明能够科学预测城市居民的细粒度分项负荷数据，解决了现由于居民小区分项电力负荷数据小、影响因素的复杂性和多变性，很难建立精准的模型对其进行预测等技术问题。
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公开(公告)号：CN110535130A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910850866.4
申请日：2019-09-10
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 东南大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明提供一种基于细粒度用户数据的需求侧响应方法，首先通过细粒度的用户分项数据获取调控潜力、拟合用户电量响应曲线；然后以激励补偿成本最小为目标，满足用户调控潜力、用户电量响应曲线和电压的约束，基于粒子群优化算法计算配电线路各节点的最优需求侧响应激励定价序列，实现最经济的需求侧响应调控；最后根据调控后获取的最新“激励定价和负荷转移率”样本更新用户电量响应曲线参数。该方法能够利用细粒度用户数据评价确定对象响应程度的能力，通过优化算法实现调控的经济最优，且用户电量响应曲线参数的优化机制具备自学习能力，能够不断地提高需求侧响应方法的性能。
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公开(公告)号：CN110782094B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201911031216.3
申请日：2019-10-28
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 东南大学
Abstract: 一种居民用户细粒度用电行为的分项负荷预测方法，获取小区居民用户分项用电的历史样本数据；构建预测模型的训练样本集和预测样本集；将训练样本中各分项电量对应的日期，是否为节假日工作日，各温度，峰谷以及对应的各分项电量作为AdaBoost迭代算法的输入，训练模型；将预测样本中各分项电量对应的日期，节假日工作日，温度，峰谷作为AdaBoost迭代算法的输入，得到相应的输出结果；对输出结果进行影响因素加入处理，得到居民用户未来某一天的各分项负荷数据。本发明能够科学预测城市居民的细粒度分项负荷数据，解决了现由于居民小区分项电力负荷数据小、影响因素的复杂性和多变性，很难建立精准的模型对其进行预测等技术问题。
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公开(公告)号：CN110535130B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN201910850866.4
申请日：2019-09-10
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 东南大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明提供一种基于细粒度用户数据的需求侧响应方法，首先通过细粒度的用户分项数据获取调控潜力、拟合用户电量响应曲线；然后以激励补偿成本最小为目标，满足用户调控潜力、用户电量响应曲线和电压的约束，基于粒子群优化算法计算配电线路各节点的最优需求侧响应激励定价序列，实现最经济的需求侧响应调控；最后根据调控后获取的最新“激励定价和负荷转移率”样本更新用户电量响应曲线参数。该方法能够利用细粒度用户数据评价确定对象响应程度的能力，通过优化算法实现调控的经济最优，且用户电量响应曲线参数的优化机制具备自学习能力，能够不断地提高需求侧响应方法的性能。
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公开(公告)号：CN111461761A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010131723.0
申请日：2020-02-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多维细粒度行为数据的居民用户画像方法，该方法包含4个部分：1、多维细粒度行为数据采集，包括基于非入户终端采集的细粒度用电行为量测数据，基于营销系统采集用户电费数据，基于网上营业厅和95598获取用户网络行为统计数据；2、特征标签模型构建，从用户行为、用电特性、消费习惯三大维度建立用户多源特征标签体系，并给出各个特征的计算方法或估计方法；3、分季节分时段，计算各类特性指标综合指标，提出改进k均值聚类算法，利用改进k均值聚类算法将不同电力客户划分成不同属性的簇；4、用户画像结果可视化呈现，作为调控目标用户精准定位的依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111028098A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911070224.9
申请日：2019-11-05
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 东南大学
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于细粒度用电行为的用户可调潜力确定方法，属于电力管理技术领域。该方法基于非入户量测终端的细粒度用电行为辨识数据进行构建，共包含5个步骤：1、细粒度用电行为数据获取，应用非侵入负荷辨识技术获取用户总体负荷及分项可调负荷空调类、电热类的负荷数据；2、以细粒度用户数据为基础，构建用户可调潜力分析模型；3、根据峰谷电价调节时刻前后1h内用电行为数据分析用户峰谷价格敏感性；4、根据阶梯电价跳转时刻前后多日的相似日的用电行为数据分析用户阶梯价格敏感性；5、通过峰谷价格敏感性和阶梯价格敏感性，构建用户价格敏感性计算模型；6、结合电网调控需求，综合获取用户调控潜力。
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公开(公告)号：CN115733139B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202211014262.4
申请日：2022-08-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
Abstract: 本发明提出了一种基于线性潮流的动态防雷方法及系统，包括以下步骤：步骤1，对电网线路进行雷电监测预警，获得所将遭受雷击的线路雷电预测信息；步骤2，构建新型潮流优化模型，并分别设置线路在遭受雷击和未遭受雷击状况下新型潮流优化模型的约束；步骤3，电网调控平台基于雷电预测信息和新型潮流优化模型，采用不同的约束在线路遭受雷击前后对电网进行潮流优化。本发明能够动态调节电网的潮流分布来应对雷电灾害，精准保护整个电网免受雷击，同时优化经济效益。
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公开(公告)号：CN113931537A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111269437.1
申请日：2021-10-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 苏州美盛电子科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于供用电箱体的智能锁具，包括锁壳、控制板、电机、齿轮盒和锁舌，所述锁壳用于固定在供用电箱体的门板上，所述控制板和电机设置在所述锁壳内部，所述控制板与所述电机电连接，所述控制板用于控制所述电机转动，所述齿轮盒的一端与所述电机的输出轴连接，其另一端与所述锁舌连接，所述输出轴与所述锁舌保持一定夹角；所述电机在工作状态下带动所述锁舌转动。本发明提供的用于供用电箱体的智能锁具实现供用电箱体的电动解锁，避免了在工作安装维系时携带大量钥匙，提高了供用电箱体的安全性，减少了被非工作人员强行开箱的风险。
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公开(公告)号：CN119419749A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411452285.2
申请日：2024-10-17
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/06 , G06F30/18 , G06F113/04
Abstract: 本发明属于配电网转供规划技术领域，尤其涉及一种基于拓扑和线损优化的转供方案优选方法。本申请的基于拓扑和线损优化的转供方案优选方法，提出通过简化和建立拓扑网络供配电节点和馈线线路，并通过遍历搜索循环的方式来实现各馈线内不同开关段转供方案的优化，在通过多馈线网络内转供方案的优化组合来实现区域配电网的整体优化，其能够在设计多条馈线转供以及多个转供方案存在的情况下，基于更低的馈线负载率、更低线损率、更大转供范围等目标确定最佳的转供方案组合，保证转供方案施行后能够获得更好的配电网属性，提高配电网转供后的稳定性，优化配电网运行状态。
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公开(公告)号：CN115733139A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211014262.4
申请日：2022-08-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
Abstract: 本发明提出了一种基于线性潮流的动态防雷方法及系统，包括以下步骤：步骤1，对电网线路进行雷电监测预警，获得所将遭受雷击的线路雷电预测信息；步骤2，构建新型潮流优化模型，并分别设置线路在遭受雷击和未遭受雷击状况下新型潮流优化模型的约束；步骤3，电网调控平台基于雷电预测信息和新型潮流优化模型，采用不同的约束在线路遭受雷击前后对电网进行潮流优化。本发明能够动态调节电网的潮流分布来应对雷电灾害，精准保护整个电网免受雷击，同时优化经济效益。
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