-
公开(公告)号:CN116106598A
公开(公告)日:2023-05-12
申请号:CN202211705192.7
申请日:2022-12-29
摘要: 本发明属于低频交流电能表检测设备技术领域,具体涉及一种宽频交流电能表检定装置的功率源。针对现有工频交流电能表检定装置无法满足低频交流电能表检定的不足,本发明采用如下技术方案:一种宽频交流电能表检定装置的功率源,包括:模拟信号发生单元;功率放大器,包括电压放大单元和电流放大单元;输出单元;信号测量单元;处理器;所述控制器对来自于信号测量单元的数字信号进行处理,实时计算输出单元的基波电压、电流幅值和初相角,所述模拟信号发生单元根据测量值实时调整模拟信号幅值和相位;所述电压放大单元采用直流反馈调节增益,消除交流信号对功率放大器的影响。本发明有益效果是:提升电压放大器在不同频率下的稳定性。
-
公开(公告)号:CN117666388A
公开(公告)日:2024-03-08
申请号:CN202311719086.9
申请日:2023-12-14
申请人: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 国网浙江省电力有限公司培训中心 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号: G05B17/02
摘要: 本发明公开了一种用于多联式空调机组负荷调控的仿真方法及装置。本发明的仿真方法包括:计算机设备根据预设的多联式空调机组仿真参数以及仿真空调室内机控制面板反馈的控制参数,根据多联式空调机组负荷与室温变化特性模型确定整个机组的运行状态,计算出负荷数据与室内温度数据;计算机设备将得到的负荷数据转换为电气量参数,驱动功率信号源输出电气量信号给负荷监测仪表;利用控制面板观察室内温度与室内机运行参数,并对室内机运行参数进行手动调节,控制面板将调节后的参数反馈给计算机设备;空调网关通过与控制面板通信连接,读取室内温度数据,并调节室内机运行参数。本发明实现了变频多联式空调机组工作全过程的负荷与室温变化特性仿真。
-
公开(公告)号:CN116087559A
公开(公告)日:2023-05-09
申请号:CN202211632438.2
申请日:2022-12-19
申请人: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心
摘要: 本发明属于电力设备能效检测技术领域,具体涉及一种手持式电力能效检测终端。针对现有电力能效检测终端在掉落时防护效果欠佳的不足,本发明采用如下技术方案:一种手持式电力能效检测终端,包括:机壳,四个边角上均开设安装槽,所述安装槽具有顶壁、底壁和两侧壁,所述安装槽的顶壁和底壁上均开设安装孔;四组防护组件,所述防护组件包括可活动地设于所述安装孔中的两活动柱、设于两所述活动柱之间对所述活动柱产生向外的作用力的缓冲弹簧,在使用时所述活动柱外凸于机壳的表面;防护套,包裹所述机壳的四个边角。本发明的手持式电力能效检测终端的有益效果是:减小显示操控组件等所受冲击,有效防护手持式电力能效检测终端。
-
公开(公告)号:CN111680046B
公开(公告)日:2020-10-30
申请号:CN202010806685.4
申请日:2020-08-12
申请人: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 中国电力科学研究院有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司
摘要: 本申请实施例提出的用于高频电力数据的快速存储方法,包括对电力数据中的采集时间格式进行一致化处理,基于排序后电力数据中的设备编号不同将电力数据分配至不同的时间预估进程;在每个时间预估进程中对每个电力数据的分类存储时间进行预估,按电力数据分类存储时间总和近似相等的原则对电力数据进行整合打包得到电力数据包;将得到的电力数据包按数据流的方式进行实时入库存储。通过对电力数据进行采集时间一致化的预处理步骤,使得电力数据具有可被统一处理的前提条件,接着对多组电力数据进行基于存储时间总和近似的整合打包处理,使得每个电力数据包对外呈现出存储时长基本相等的效果,防止少数电力数据存储过程时间过长影响整体存储速率。
-
公开(公告)号:CN117889521A
公开(公告)日:2024-04-16
申请号:CN202410003822.9
申请日:2024-01-02
IPC分类号: F24F11/30 , F24F110/12 , F24F110/10
摘要: 本发明公开了一种空调群体柔性调控效果评估方法,涉及负荷调控技术领域,用于解决现有缺少空调负荷调控效果评估的问题,该方法包括以下步骤:构建空调负荷与室内外温差的计算等式,得到空调负荷与室内外温差的关系;筛选出典型相似日,计算基于温差的负荷典型相似日的第一基线负荷;获得室温和空调负荷的变化情况,建立调控时刻的空调负荷基线模型,得到第二基线负荷;根据第二基线负荷及实际负荷计算基线误差,得到空调柔性调控效果评估结果。本发明还公开了一种空调群体柔性调控效果评估装置、电子设备和计算机存储介质。本发明通过计算相似日及实际调控的基线负荷,进而得到调控效果评估结果。
-
公开(公告)号:CN117633597A
公开(公告)日:2024-03-01
申请号:CN202311670781.0
申请日:2023-12-06
申请人: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号: G06F18/24 , G06F18/23213 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/006 , G06Q50/06 , G06F123/02
摘要: 本发明公开了一种基于自适应谱聚类的居民峰谷用电特性分类方法及系统。本发明的居民峰谷用电特性分类方法,包括:对采集到的电力用户负荷数据进行初步筛选;对数据进行清洗;将不同电力用户的负荷数据进行集成,形成一个完整的数据集;之后,对数据集进行最大值归一化处理,以确保所有特征在相似的尺度范围内;将经过筛选、清洗和归一化的负荷数据集输入到聚类算法中,利用基于多尺度相似性参数自适应谱聚类方法,根据数据的相似度关系,生成多尺度的相似性度量,识别出数据中的模式和结构,获得聚类结果。本发明利用基于多尺度相似性的谱聚类算法进行特征值聚类,改善了K‑means方法的敏感性,能取得更好的分类效果。
-
公开(公告)号:CN117495438A
公开(公告)日:2024-02-02
申请号:CN202311484643.3
申请日:2023-11-08
申请人: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号: G06Q30/0203 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要: 本发明涉及基于不确定性估计的虚拟电厂参与需求响应的方法。本发明属于新能源电网功率控制技术领域,具体涉及基于概率的工业集群参与需求响应的方法。针对现有虚拟电厂参与需求响应时未考虑中标概率等不确定性的不足,本发明采用如下技术方案:基于概率的工业集群参与需求响应的方法,包括:获取响应电量,获取虚拟电厂作为工业集群的代理商的投标相关信息,投标相关信息包括:中标概率、调用比例、短缺概率;获取虚拟电厂参与日前电力市场的竞标策略;以虚拟电厂总利润最高为目标,基于响应电量、投标相关信息和竞标策略,建立关于投标电量的虚拟电厂竞标优化模型;求解模型,得到优化后的投标电量。本发明的有益效果是:使得虚拟电厂在满足电力市场需求的同时能够获取更好的经济效益。
-
公开(公告)号:CN116011654A
公开(公告)日:2023-04-25
申请号:CN202310038913.1
申请日:2023-01-11
申请人: 浙江华云信息科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 浙江大学
IPC分类号: G06Q10/04 , G06F18/2415 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了基于电力负荷数据的小区人气指数预测方法,涉及人气指数预测领域;目前,人气指数预测很难快速、准确地获知;本发明包括步骤:获取电力负荷数据,并对电力负荷进行预处理;将预处理后的电力负荷数据输入核心模型中,得到社区人数指数;将社区人数指数输出,并进行展示。本技术方案利用大规模的电力数据,有效识别区域内的人口活动特征和衡量人口活跃度。人气指数预测快捷,且准确性好,主观影响小,结果客观;电力负荷数据为用电计价的副产物,故基于电力负荷数据进行小区人气指数预测,成本低;获取电力数据,不受环境影响,且可以采用相同的电力数据,更有利于各区域的比对分析。
-
公开(公告)号:CN114648316B
公开(公告)日:2022-08-23
申请号:CN202210535494.8
申请日:2022-05-18
申请人: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司营销服务中心
摘要: 本发明提供一种基于稽查标签库的数字化处理方法及系统,包括:获取当前时刻接收到的稽查目标及其目标属性,根据所述目标属性对稽查目标进行分解得到多个目标子标签;对多个目标子标签按照稽查标签库的预设稽查维度表进行分类得到多个维度的目标子标签;对多个维度的目标子标签及每个目标子标签分别对应的标量信息分别进行计算,确定每个维度的初步信息值;将不与第一标准信息值或第二标准信息值相对应的初步信息值作为第一稽查维度,将与第一标准信息值或第二标准信息值相对应的初步信息值作为第二稽查维度;根据所述稽查目标的目标属性确定所述稽查目标的当前体量值,根据所述当前体量值确定相对应的稽查维度数量,选取目标稽查维度。
-
公开(公告)号:CN112232547A
公开(公告)日:2021-01-15
申请号:CN202010943309.X
申请日:2020-09-09
申请人: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 浙江华云信息科技有限公司
摘要: 本申请实施例提出的基于深度置信神经网络的专变用户短期负荷预测方法,包括确定深度置信神经网络所需的样本集,对样本集进行预处理;对深度置信神经网络中的模型进行RBM预训练;对经过RBM预训练的深度置信神经网络模型进行训练,基于训练后的模型进行专变用户短期负荷预测。借助提高专变用户的负荷预测精度,考虑电力市场下短期负荷预测的具体实际,为电力市场下的合理购电提供参考依据。
-
-
-
-
-
-
-
-
-