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公开(公告)号：CN113746128A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202010459236.7
申请日：2020-05-27
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司 , 北京中恒博瑞数字电力科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑配电网线损最优的分布式光伏发电规划方法及装置，其中，方法包括：建立分布式光伏发电最优规划模型；采用基于支路电流变化的部分线损计算策略对单个分布式光伏电站接入和多个分布式光伏电站接入后的线损净增量进行求解，得到最优的分布式光伏接入点和接入容量；建立基于配电网线损最优策略的分布式光伏最优规划方法的流程，并分别对单个分布式光伏电站接入和多个分布式光伏电站接入前后的有功损耗值和电压幅值进行对比分析，确定规划策略。该方法利用基于支路电流变化的部分线损计算策略深入分析配网线损在不同光伏电源接入点下的最优值，实现考虑配电网线损最优的分布式光伏发电规划的目的，有效保证电网的安全性。
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公开(公告)号：CN119514229A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411673697.9
申请日：2024-11-21
Applicant: 北京中恒博瑞数字电力科技有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F17/18 , G06F119/08
Abstract: 基于核密度估计与多元线性回归的降温采暖电量分解方法，包括步骤：S1、基于影响因素，构建特征标签体系；S2、基于拟合分析与核密度估计法，选择典型日：S3、基于多元线性回归，预测基础电量；S4、降温采暖电量的计算：将降温采暖电量分为未采取限电措施和采取限电措施两部分计算；S5、基于皮尔逊相关系数法的结果校验；本发明基于核密度估计与多元线性回归的降温采暖电量分解方法，充分考虑限电措施影响开展度夏度冬期间降温采暖电量测算工作，提升了计算结果的准确度，为后续电量预测、供电保障提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN119419750A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411453593.7
申请日：2024-10-17
Applicant: 北京中恒博瑞数字电力科技有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/23213 , G06F18/27
Abstract: 一种考虑分布式电源接入的配电网线损合理区间计算方法，a、从管理、计量、技术、新能源接入、环境维度五个维度提取配线的线损影响因子；b、通过手肘法确定聚类数k的值，借助K‑means聚类分析算法对以上五个维度的数据分为k类；c、对k类数据做显著性校验；d、对k类数据分别构建多元线性回归模型；e、基于线损率预测结果，以95％的置信区间作为线损合理区间。本发明全面考虑了配电网管理、计量、技术、新能源接入、环境五类因子对线损的影响，并通过分类构建多元线性回归模型，实现对线损率的预测及线损合理区间的计算，线损合理区间的计算，不仅有助于评估和优化电网的经济运行，还为电网的建设、改造和管理提供了重要的参考依据。
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公开(公告)号：CN111160404B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN201911253549.0
申请日：2019-12-09
Applicant: 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司 , 北京中恒博瑞数字电力科技有限公司
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种配电网线损标杆合理值的分析方法及装置。其中，该方法包括：基于配电网理论线损所需的设备参数信息和理论线损结果数据，确定多个分析维度的线损数据样本集；对不同分析维度下的线损数据样本集进行系统聚类分析，形成参考聚类值标尺；基于参考聚类值标尺，采用预设聚类算法分析不同分析维度下的线损数据样本集，以选取目标聚类值；基于目标聚类值确定多个线损参考域，其中，每个线损参考域包括多个子分析因素；利用数据分析决策树和多个线损参考域，确定与每个分析维度对应的线损标杆合理值。
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公开(公告)号：CN116305970A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310293543.6
申请日：2023-03-23
Applicant: 北京中恒博瑞数字电力科技有限公司
IPC: G06F30/20 , H02J3/00 , G06F30/18 , G06F17/16 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种配电网网格化线损水平评估及降损分析方法，为了实现更加全面且准全的配电网网格化线损水平的评估值，本从网架结构、运行情况、线损情况三个方面构建网格、配线两层指标评估模型，综合主客观赋权方法，对配电网网格及配线线损水平进行评估，可以有效辅助配电网降损挖潜工作的开展。本发明采用主客观相结合的指标赋权方法，对配线、网格线损水平进行综合评估，既能提高配电网线损评估的科学性，又能辅助挖掘配电网降损潜力，提升配电网精益化管理水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113036915A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110239314.7
申请日：2021-03-04
Applicant: 国网福建省电力有限公司厦门供电公司 , 北京中恒博瑞数字电力科技有限公司 , 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于智能网关的园区供用电设备远程监测及控制方法，属于配电网故障诊断技术领域，本方法基于物联网智能网关、HPLC+VPN技术和边缘计算，该方法包括：步骤一：园区供用电设备全状态信息数据采集与融合；步骤二：构建多级低压物联网通讯网络自组网；步骤三：利用采集的数据开展边缘计算的设备运行状态实时分析；步骤四：通过步骤三的结果对园区配电室电能质量远程监测及控制，本方法采用基于物联网智能网关实现数据融合，通过对园区供用电设备进行智能化改造，实时监测园区供用电设备、环境和电能质量全息感知，能够保障园区用户安全生产，降低用户的用能成本和经营风险，同时为园区的安全高效稳定运行提供了一种新的参考方法。
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公开(公告)号：CN112200498A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011289626.0
申请日：2020-11-17
Applicant: 国网冀北电力有限公司承德供电公司 , 北京中恒博瑞数字电力科技有限公司
IPC: G06Q10/06 , G06F30/20 , H02J3/00 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及电力系统技术投资经济分析技术领域，提出了一种基于动态调度决策分析的电网经济运行方法，包括以下步骤：建立常规机组运行成本最小的双层鲁棒备用容量分配模型；采用线性规划问题的对偶原理，将双层鲁棒备用容量分配模型转化为传统的二次规划问题并求解，计算得出拉格朗日乘子，若拉格朗日乘子≥0，则进行下一步；若拉格朗日乘子＜0，则再次对二次规划问题求解，计算得出新的拉格朗日乘子，直至拉格朗日乘子大于等于零为止；求解得到电力系统最优的备用容量及分配方式；电力系统选择最合适的备用容量及分配方式。解决了现有技术中准备比实际需要大许多的备用容量，直接影响了系统运行的经济性的问题。
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公开(公告)号：CN115173440A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210983268.6
申请日：2022-08-16
Applicant: 北京中恒博瑞数字电力科技有限公司
Abstract: 本发明涉及配电网降损技术领域，提出了一种适配多场景的台区三相负荷调优方法，包括：进行分时三相不平衡度分析，得到分时台区出口采集电流三相不平衡度、分时台区出口计算电流三相不平衡度及分时低压负荷平均三相不平衡度；根据分时台区出口采集电流三相不平衡度、分时台区出口计算电流三相不平衡度及分时低压负荷平均三相不平衡度，从历史数据集中选取多组重点关注时刻数据；选择一种调优方式，对多组重点关注时刻数据分别进行三相不平衡调优操作，得到多组调优结果数据；根据预设条件，选择一组调优结果数据，其对应的重点关注时刻作为候选典型时刻，通过上述技术方案，解决了相关技术中三相负荷调优策略线损率高的问题。
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公开(公告)号：CN109754152A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201811407889.X
申请日：2018-11-23
Applicant: 国网天津市电力公司 , 北京中恒博瑞数字电力科技有限公司
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于可拓层次分析法的同期线损末端成效评估方法，包括以下步骤：利用同期系统获取管理指标类数据、运行指标类数据、四分指标类数据、监控指标类数据和基础档案数据；构建层次分析结构模型及末端融合成效评价指标体系；设定指标权重的区间数判断矩阵，进行权重一致性校验，确定指标权重区间值；建立可拓评价模型，可拓评价模型包括确定评价物元、确定经典域和节域、建立关系函数及计算关联度；利用可拓层次分析法实现对同期线损末端融合成效的评估，得出评价等级，差异化评价出不同末端管理薄弱点。本发明具有如下优点：从末端融合管理各方面进行分析评估，差异化评价出不同末端管理薄弱点，为末端线损管理人员提供辅助参考。
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公开(公告)号：CN118114178A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410308059.0
申请日：2024-03-18
Applicant: 北京中恒博瑞数字电力科技有限公司 , 杭州中恒电气股份有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/15 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及能源互联网异常数据处理技术领域，具体是涉及了一种面向能源互联网的异常数据识别与处理方法。所述方法包括以下步骤，S1、获取采集数据，S2、计算标准差，S3、异常值判断，S4、异常数据处理，所述S3步骤还包括，S3.1、提取采集数据样本的特征因子，S3.2、计算基于采集数据样本的预测值，S3.3、基于标准差和预测值进行异常值判断，本方法在数据采集的过程中，通过对异常数据识别、处理，实现对异常数据的分析处理，剔除异常数据；并采用数据修正方法对原始采集数据进行修正，处理后的数据可存储在边缘侧支撑边缘应用数据分析，或发布到系统端，提供给业务应用。
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