公开(公告)号：CN118137488A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410321884.4

申请日：2024-03-20

Applicant: 广东电网有限责任公司 ,  广东电网有限责任公司汕尾供电局 ,  广东电网有限责任公司佛山供电局

Inventor： 孙庆恭 ,  何德卫 ,  杜冬霞 ,  黄海虹 ,  何桂花 ,  江琳 ,  黄信标 ,  杨晓君 ,  黄思仪 ,  周慧婷 ,  周文静 ,  钟诗曼 ,  罗灵风

IPC: H02J3/00 ,  G06Q10/063 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06

Abstract: 本申请实施例公开了一种用电量预测方法、装置、介质和电子设备。所述方法包括：获取历史年份的历史用电数据以及目标年份的已有用电数据；其中，所述历史年份与所述目标年份相邻；基于所述历史用电数据中的月度实际电量和年度实际电量，确定所述目标年份中各个月份的月度指数；基于所述已有用电数据中已有月份的月度实际电量和已有月份的月度指数，确定目标年份的电量预测模型；基于所述目标年份的电量预测模型以及所述目标年份中的各个月份，对所述目标年份的用电量进行预测以得到目标年份的电量预测结果。本申请技术方案可以提高用电量预测的准确性。

公开(公告)号：CN118469322A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410570998.2

申请日：2024-05-09

Applicant: 广东电网有限责任公司 ,  广东电网有限责任公司佛山供电局

Inventor： 李惠仪 ,  刘健文 ,  赖永湛 ,  吴虹莹 ,  黄海虹 ,  何德卫 ,  周克楠

IPC: G06Q10/0637 ,  G06N3/006 ,  G06F18/214 ,  G06Q10/0639 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种企业生产状态用电分析方法及系统，方法包括获取企业的设备用电数据和电费数据；计算相关性统计量，确定第一相关性结果数据集；构建特征数据集并用随机森林模型训练，得到特征子集；利用LASSO算法建立企业用电评估模型并进行预测，得到预测结果数据集；获取企业的生产信息，并分析得到关键生产信息数据集。计算关键生产信息数据集和电费数据之间的相关性，得到第二相关性结果数据集。利用多变量相关性算法对企业生产信息和设备用电数据进行分析，得到第三相关性结果数据集。解决了现有技术无法有效处理复杂的非线性关系和多变量交互作用，导致企业对企业用电用能状态与生产状态之间关系的理解不全面的技术缺陷。

公开(公告)号：CN118469321A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410570983.6

申请日：2024-05-09

Applicant: 广东电网有限责任公司 ,  广东电网有限责任公司佛山供电局

Inventor： 李惠仪 ,  刘健文 ,  庞伟林 ,  周克楠 ,  黄海虹 ,  杜文聪

IPC: G06Q10/0637 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种多元用户侧综合能源监测服务应用平台。包括设备状态识别模块，用于通过压缩感知方法和字典学习方法对用户总负荷数据进行负荷分解，得到设备用电数据；生产状态相关性分析模块，用于确定设备用电数据与用户电费的第一映射关系，及用户电费与用户生产状态的第二映射关系，并根据第一映射关系及第二映射关系，确定设备用电数据与用户生产状态的第三映射关系；用户电费预测模块，用于构建多个场景的用户电费预测模型，并根据第三映射关系和用户电费预测模型，得到预测用户电费。通过本申请，实现仅监测用户所有设备的总负荷数据，降低了安装传感器的成本和复杂度，减少了数据传输和存储的开销，提高了数据处理效率和速度。

公开(公告)号：CN118249339A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410353202.8

申请日：2024-03-26

Applicant: 广东电网有限责任公司 ,  广东电网有限责任公司佛山供电局

Inventor： 李惠仪 ,  刘健文 ,  庞伟林 ,  周克楠 ,  黄海虹 ,  杜文聪

IPC: H02J3/00 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种电力需求信息的预测方法、装置、存储介质和处理器。其中，该方法包括：获取电力系统的电能数据；确定电能数据中多个变量之间的关联关系；调取与关联关系匹配的预测模型，其中，预测模型为基于历史电能数据，以及历史电能数据中多个历史变量之间的历史关联关系构建得到；基于预测模型对电能数据进行预测，得到电力系统在未来时刻的电力需求信息。本发明解决了数据分析的可靠性和准确性低的技术问题。

公开(公告)号：CN117526962A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311554021.3

申请日：2023-11-21

Applicant: 广东电网有限责任公司佛山供电局

Inventor： 李惠仪 ,  吴虹莹 ,  叶彤 ,  庞伟林 ,  周克楠 ,  黄海虹

IPC: H03M7/30 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F18/213

Abstract: 本文公开了一种基于字典学习和卷积神经网络的设备信号压缩感知的方法，是一种将字典学习和卷积神经网络相结合的信号压缩方法，该方法首先通过字典学习从设备信号中提取出重要的特征，然后使用卷积神经网络对这些特征进行建模，从而实现设备信号的压缩感知，该方法具有较好的压缩性能和信号重建质量，适用于处理大规模设备信号数据。