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公开(公告)号:CN112039218A
公开(公告)日:2020-12-04
申请号:CN202011212188.8
申请日:2020-11-04
申请人: 天津滨电电力工程有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国网天津市电力公司滨海供电分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: H02J13/00
摘要: 本发明涉及用电监测领域,公开了一种用于商业环境的电器精细化用电监测方法及系统,考虑到非介入式算法在商业场景实现的难度,本发明从硬件形式与工程安装方面入手,用介入式和非介入式组合的方式,同时结合独立负荷插座的方式,将疑难负荷从总量特性中通过直接采集的方式进行解耦,完成商业环境下不同特性负荷的精细化用电监测。本发明在保证综合实施运维成本较低的前提下,其电器监测种类和精度完全达到介入式直接测量的水平,具有实际的大规模推广价值;而且系统的各装置之间通信完全采用电力线载波的方式,无需增加任何外部通信介质,不依靠任何外部通信环境,通过供电线路直接传输分析结果,达到实施运维零成本和高稳定性的状态。
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公开(公告)号:CN112039218B
公开(公告)日:2021-03-23
申请号:CN202011212188.8
申请日:2020-11-04
申请人: 天津滨电电力工程有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国网天津市电力公司滨海供电分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: H02J13/00
摘要: 本发明涉及用电监测领域,公开了一种用于商业环境的电器精细化用电监测方法及系统,考虑到非介入式算法在商业场景实现的难度,本发明从硬件形式与工程安装方面入手,用介入式和非介入式组合的方式,同时结合独立负荷插座的方式,将疑难负荷从总量特性中通过直接采集的方式进行解耦,完成商业环境下不同特性负荷的精细化用电监测。本发明在保证综合实施运维成本较低的前提下,其电器监测种类和精度完全达到介入式直接测量的水平,具有实际的大规模推广价值;而且系统的各装置之间通信完全采用电力线载波的方式,无需增加任何外部通信介质,不依靠任何外部通信环境,通过供电线路直接传输分析结果,达到实施运维零成本和高稳定性的状态。
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公开(公告)号:CN110927654B
公开(公告)日:2022-03-29
申请号:CN201910781974.0
申请日:2019-08-23
申请人: 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G01R35/04
摘要: 本发明涉及一种智能电能表批次运行状态评价方法,其特征在于:包括如下步骤:(1)提取数据以进行批次故障影响的特征分析;(2)对关键特征量的故障概率进行计算;(3)对批次电能表的运行状态进行评价;(4)对批次电能表运行状态的评价结果进行验证。本智能电能表批次运行状态评价方法,得到的结果与实际运行状态好坏相接近,具有较高的可信度,能够很好地判定在运的智能电能表批次实际运行状态,为智能电能表运维管理提供相应依据。
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公开(公告)号:CN110927654A
公开(公告)日:2020-03-27
申请号:CN201910781974.0
申请日:2019-08-23
申请人: 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G01R35/04
摘要: 本发明涉及一种智能电能表批次运行状态评价方法,其特征在于:包括如下步骤:(1)提取数据以进行批次故障影响的特征分析;(2)对关键特征量的故障概率进行计算;(3)对批次电能表的运行状态进行评价;(4)对批次电能表运行状态的评价结果进行验证。本智能电能表批次运行状态评价方法,得到的结果与实际运行状态好坏相接近,具有较高的可信度,能够很好地判定在运的智能电能表批次实际运行状态,为智能电能表运维管理提供相应依据。
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公开(公告)号:CN109358306A
公开(公告)日:2019-02-19
申请号:CN201811213106.4
申请日:2018-10-18
申请人: 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G01R35/04
摘要: 本发明涉及一种基于GM(1,1)的智能电能表健康度趋势预测方法,具体执行步骤包括:步骤(1):开展智能电能表的健康度进行评价,获得智能电能表健康度指标数据;步骤(2):基于智能电能表指标数据,建立基于GM(1,1)的智能电能表健康度趋势预测模型;步骤(3):对智能电能表健康度进行趋势预测。本发明通过智能电能表健康度综合评估指标获知智能电能表的整体健康度情况,为区域范围内的智能电能表健康度预判提供了有效的建议和可靠指导。
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公开(公告)号:CN109358306B
公开(公告)日:2021-05-18
申请号:CN201811213106.4
申请日:2018-10-18
申请人: 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G01R35/04
摘要: 本发明涉及一种基于GM(1,1)的智能电能表健康度趋势预测方法,具体执行步骤包括:步骤(1):开展智能电能表的健康度进行评价,获得智能电能表健康度指标数据;步骤(2):基于智能电能表指标数据,建立基于GM(1,1)的智能电能表健康度趋势预测模型;步骤(3):对智能电能表健康度进行趋势预测。本发明通过智能电能表健康度综合评估指标获知智能电能表的整体健康度情况,为区域范围内的智能电能表健康度预判提供了有效的建议和可靠指导。
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公开(公告)号:CN109447332A
公开(公告)日:2019-03-08
申请号:CN201811213107.9
申请日:2018-10-18
申请人: 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明涉及一种适用于S型负荷曲线的中长期电力负荷组合预测方法,步骤⑴以中长期负荷历史数据为输入;步骤⑵以中长期负荷历史数据为输入,采用生长曲线模型进行中长期负荷测;步骤⑶以社会经济、人口数据和中长期负荷历史数据为输入,采用径向基神经网络模型进行中长期负荷预测;步骤⑷将步骤⑴、⑵、⑶获得的历史预测结果作为训练样本,对最小二乘支持向量机进行训练,训练过程中结合粒子群算法优化最小二乘支持向量机的参数;步骤⑸利用训练后的最小二乘支持向量机组合预测模型,预测未来一段时间的电力负荷需求,最终获得预测值。本发明所提出的组合预测方法得到的预测值与实际值相接近,具有较高的预测精度,能够很好地预测具有“S”型增长趋势的中长期电力负荷。
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