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公开(公告)号：CN118778470B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411274942.9
申请日：2024-09-12
IPC分类号： G05B15/02 , G05B19/418
摘要： 本申请提供了一种基于大模型的物联网集成驱动智能建筑设备联动控制系统，涉及智能设备控制领域，包括：智能建筑暖通设备群组和控制模块；所述控制模块用于执行：对目标建筑层进行区域划分，以得到初始区域标识列表Q；根据预设的区域融合方法对Q进行区域融合，得到关键区域标识列表M；若Mj为第一关键区域，则每间隔预设的采集时间段，采集一次当前人员数量，以得到当前人员列表数量集Dj；若DGj＞DYGj,max，则根据DGj和对应的参数调节策略映射表，调节Mj对应的智能建筑暖通设备子群组内的每一智能建筑暖通设备的设备参数。本申请对于智能建筑暖通设备的调节频次更合适，节约了能源，延长了智能建筑暖通设备的寿命。
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公开(公告)号：CN111932320A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202011002224.8
申请日：2020-09-22
摘要： 本申请实施例提出了针对转供电终端用户电费优惠多维码的生成方法及装置，包括接收转供电终端用户上报的用电数据，对用电数据进行解析得到转供电用户标签以及用电费用；基于转供电用户标签对转供电用户所属类别进行判定，得到第一判定值；根据转供电用户所属类别确定转供电终端用户对应的电费定价，结合解析得到的用电费用计算用电费用的浮动比例，得到第二判定值；根据第一判定值和电费定价绘制优惠多维码，并基于第二判定值对优惠多维码的颜色进行修改。借助用户上报的用电数据对所属类别、用电费用进行判定，生成对应该终端用户的优惠码；进而基于判定结果对生成的优惠码以不同颜色进行标识，增强终端用户对自身被收取费用合理性的认知。
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公开(公告)号：CN118778470A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411274942.9
申请日：2024-09-12
IPC分类号： G05B15/02 , G05B19/418
摘要： 本申请提供了一种基于大模型的物联网集成驱动智能建筑设备联动控制系统，涉及智能设备控制领域，包括：智能建筑暖通设备群组和控制模块；所述控制模块用于执行：对目标建筑层进行区域划分，以得到初始区域标识列表Q；根据预设的区域融合方法对Q进行区域融合，得到关键区域标识列表M；若Mj为第一关键区域，则每间隔预设的采集时间段，采集一次当前人员数量，以得到当前人员列表数量集Dj；若DGj＞DYGj,max，则根据DGj和对应的参数调节策略映射表，调节Mj对应的智能建筑暖通设备子群组内的每一智能建筑暖通设备的设备参数。本申请对于智能建筑暖通设备的调节频次更合适，节约了能源，延长了智能建筑暖通设备的寿命。
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公开(公告)号：CN118780506A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411274941.4
申请日：2024-09-12
发明人： 徐川子 , 李磊 , 向新宇 , 冯涛 , 陈奕 , 刘强 , 刘宏伟 , 马闯 , 阮箴 , 李昂 , 洪潇 , 张家浩 , 李乃一 , 卜家俊 , 姚博 , 吕卓 , 陆元愉 , 柳璐 , 王文君
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q50/08
摘要： 本发明提供了基于碳共识机制的大模型碳足迹智能分析平台，涉及碳足迹分析技术领域，所述智能分析平台用于分析目标建筑群的碳足迹是否超标，所述智能分析平台能够获取预设特征标签列表集合，基于预设特征标签列表集合获取目标建筑群对应的原始碳足迹列表集合的总集，基于原始碳足迹列表集合的总集获取预设特征标签对应的加权平均碳足迹，基于预设特征标签对应的加权平均碳足迹获取目标建筑群对应的总计碳足迹，根据总计碳足迹和预设总碳足迹阈值确定目标建筑群的碳足迹是否超标，可知，本发明只需收集原始碳足迹，基于原始碳足迹确定目标建筑群的碳足迹是否超标，有利于提高确定出的目标建筑群的碳足迹是否超标的结果的精准度。
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公开(公告)号：CN113573309B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111124102.0
申请日：2021-09-24
申请人： 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： H04W12/033 , H04W12/041 , H04W84/18
摘要： 本发明提供一种基于多阶zigbee的能源数据处理方法及装置，包括：第一节点对获取的多种类型的能源数据打包处理得到一阶zigbee数据；基于预先设置的第一需求数据和第二需求数据提取所述一阶zigbee数据中的二阶zigbee数据和二阶lora数据；获取所述二阶zigbee数据与所述二阶lora数据中的重合数据；第二节点基于所述重合数据获得zigbee非重合数据、zigbee密匙以及zigbee处理时间；第三节点基于所述重合数据获得lora非重合数据、lora密匙、lora处理时间；基于所述lora处理时间和zigbee处理时间对所述重合数据拆分得到第一拆分数据和第二拆分数据第二节点基于zigbee密匙和组合密匙对zigbee合并数据存储；第三节点对基于lora密匙和组合密匙对lora组合数据存储。
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公开(公告)号：CN113573309A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202111124102.0
申请日：2021-09-24
申请人： 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： H04W12/033 , H04W12/041 , H04W84/18
摘要： 本发明提供一种基于多阶zigbee的能源数据处理方法及装置，包括：第一节点对获取的多种类型的能源数据打包处理得到一阶zigbee数据；基于预先设置的第一需求数据和第二需求数据提取所述一阶zigbee数据中的二阶zigbee数据和二阶lora数据；获取所述二阶zigbee数据与所述二阶lora数据中的重合数据；第二节点基于所述重合数据获得zigbee非重合数据、zigbee密匙以及zigbee处理时间；第三节点基于所述重合数据获得lora非重合数据、lora密匙、lora处理时间；基于所述lora处理时间和zigbee处理时间对所述重合数据拆分得到第一拆分数据和第二拆分数据第二节点基于zigbee密匙和组合密匙对zigbee合并数据存储；第三节点对基于lora密匙和组合密匙对lora组合数据存储。
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公开(公告)号：CN109697574A
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201811651701.6
申请日：2018-12-31
申请人： 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种电力中小客户用电风险识别方法,涉及电力领域。目前，中小客户存在多方面的用电风险。本技术方案分别从廉政风险、欠费风险、安全风险三个风险维度抽取待识别中小客户的评价指标和对应的评价指标数据，基于K-means聚类算法，对待进行风险评估的中小客户分别进行三个维度的风险识别，并提取各风险类别中小客户的用电行为特征；对廉政风险、欠费风险、安全风险三个维度的风险识别结果进行整合，构建中小客户风险识别模型，实现基于客户风险的中小客户细分，以期为差异化、个性化的营销服务提供基础。
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公开(公告)号：CN114069642A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111391399.7
申请日：2021-11-23
申请人： 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 浙江大学
摘要： 本发明提出了一种考虑用户满意度的温控负荷综合调峰方法，包括：根据电力系统中各台温控负荷的属性，判断温控负荷是否可响应电网的调峰需求；若温控负荷可响应调峰需求，分别计算用户当前的综合满意度和温控负荷的预测可调容量，将用户总体满意度与预测可调容量的比值作为温控负荷的调峰潜力指标，否则对调峰潜力指标赋值为无穷大；基于调峰潜力指标的升序确定温控负荷的响应优先级，按照响应优先级的顺序对温控负荷进行调控，直至温控负荷的总容量达到电网的调峰需求。依据本发明所提出的调峰潜力指标确定的温控负荷调峰优先级，综合考虑调峰潜力与用户满意度进行调峰，提高社会温控群用户满意度与温控负荷群能效水平。
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公开(公告)号：CN114065109B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202111361096.0
申请日：2021-11-17
申请人： 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 浙江大学
IPC分类号： G06F17/11 , G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
摘要： 本发明提出了一种电力系统需求响应聚合用户的优选方法，包括：建立具有层级结构的评价体系，根据评价体系中评价指标的重要程度生成评价矩阵；求解出评价矩阵的最大特征值和特征向量，基于最大特征值对评价体系进行一致性检验；若检验通过，基于特征向量计算评价指标的主观权重，获取聚合用户在评价指标上的实时数据，基于实时数据计算评价指标的信息熵得到客观权重；综合主观权重和客观权重将实时数据处理为加权信息矩阵，结合加权信息矩阵的绝对正理想解、绝对负理想解排列负荷的优先级，以优先级从高到低的顺序控制负荷参与需求响应。本发明综合了主观权重和客观权重，能够避免在需求响应效果不好的聚合用户上耗费过多的人力物力。
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公开(公告)号：CN116108958A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211517068.8
申请日：2022-11-29
申请人： 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
摘要： 本公开的实施例公开一种碳排放确定方法、装置及电子设备，该方法包括：获取预设时间段内的能源结构数据、能源强度数据、经济发展数据、城市化水平数据以及人口规模数据，基于第一公式以及能源结构数据、能源强度数据、能源效率数据、经济发展数据、城市化水平数据、人口规模数据获取历史预设时间段内的碳排放量数据，本公开能够精确地确定预设时间段内的碳排放量数据。
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