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公开(公告)号：CN104156783B
公开(公告)日：2017-07-25
申请号：CN201410367888.2
申请日：2014-07-29
申请人： 广西电网有限责任公司 , 广西大学
摘要： 一种计及气象累积效应的电力系统最大日负荷预测系统及方法，由数据采集模块将气象、负荷数据读入系统；通过数据筛分处理模块将负荷数据分为不含累积效应部分及累积效应显著部分，并确定影响电网负荷的关键气象指数；在负荷预测建模模块中，首先建立非累积日负荷基础预测模型，在此基础上建立累积日负荷修正模型，由此生成综合预测模型；最后在负荷预测模块中，将建模模块结果与气象及负荷数据库相联结获得负荷预测值输出到软件图形界面，提供给用户。本发明能够反映气象条件对电网负荷的时间性和累积性影响，帮助电网运行人员准确地掌握负荷的变动规律，及时根据天气预报的气象情况预测最大日负荷变化，提高短期负荷预测的精度。
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公开(公告)号：CN105069525B
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201510458898.1
申请日：2015-07-30
申请人： 广西大学 , 广西电网有限责任公司 , 广西西大优能电气科技有限公司
摘要： 一种全天候96点日负荷曲线预测及优化修正系统，通过获取历史统调负荷样本和多气象样本，确定各地市气象所占权重并计算综合气象因子；分类筛选不同日期类型的气象负荷数据，建立适用于不同日期类型的负荷极值拐点预测模型；构建类似气象日负荷曲线辨析函数，通过预测气象与历史气象的相似度辨析出类似负荷曲线，结合极值拐点预测模型建立不同日期类型日负荷曲线预测模型；采用日期类型判别模块、气象识别模块对待预测日类型、气象情况自行判断并选择最优模型对其进行预测；构建日负荷典型曲线数据库，对计算所得预测曲线进行校正，对预测值及曲线进行存储和结果输出，实现短期负荷曲线预测自动化，提高负荷预测精度，实现电网负荷精细化管理。
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公开(公告)号：CN104156786A
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201410405157.2
申请日：2014-08-18
申请人： 广西电网有限责任公司 , 广西大学
IPC分类号： G06Q10/04
摘要： 一种考虑气象多因素影响的非工作日最大日负荷预测系统，包括：非工作日数据获取模块，获取历史非工作日的负荷及气象数据，分类筛选；非工作日数据分析模块，分析非工作日负荷与24个气象因子进行关联性分析，寻找关键气象因子；非工作日最大日负荷预测建模模块，利用选定负荷与综合气象因子构建不同节假日最大日负荷预测模型，利用选定负荷与多气象因素判定函数构建周末最大日负荷预测模型；非工作日最大日负荷预测计算模块，获取未来气象预测数据，预测非工作日最大日负荷；系统界面显示模块，输出结果。本发明能够针对不同节假日准确的预测其最大日负荷值，提高节假日和周末最大日负荷预测的精度，为电网运行人员做好节假日发电计划提供依据。
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公开(公告)号：CN104156786B
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201410405157.2
申请日：2014-08-18
申请人： 广西电网有限责任公司 , 广西大学
摘要： 一种考虑气象多因素影响的非工作日最大日负荷预测系统，包括：非工作日数据获取模块，获取历史非工作日的负荷及气象数据，分类筛选；非工作日数据分析模块，分析非工作日负荷与24个气象因子进行关联性分析，寻找关键气象因子；非工作日最大日负荷预测建模模块，利用选定负荷与综合气象因子构建不同节假日最大日负荷预测模型，利用选定负荷与多气象因素判定函数构建周末最大日负荷预测模型；非工作日最大日负荷预测计算模块，获取未来气象预测数据，预测非工作日最大日负荷；系统界面显示模块，输出结果。本发明能够针对不同节假日准确的预测其最大日负荷值，提高节假日和周末最大日负荷预测的精度，为电网运行人员做好节假日发电计划提供依据。
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公开(公告)号：CN104376384B
公开(公告)日：2017-07-25
申请号：CN201410706036.1
申请日：2014-11-27
申请人： 广西大学 , 广西电网有限责任公司 , 广西西大优能电气科技有限公司
CPC分类号： Y02A90/16 , Y02E40/76 , Y04S10/54 , Y04S10/545
摘要： 一种基于电力大数据分析的台风日最大日负荷预测系统，包括大数据采集模块、大数据筛选处理模块、台风期间负荷预测建模模块、台风日最大日负荷预测计算模块和软件图形界面模块。通过获取历史台风日的负荷数据及气象数据，针对台风影响的不同城市，运用现代优化理论，将台风影响分为台风前、台风中、台风后三个阶段，利用基准日预测方法建立受台风影响城市的负荷预测模型，从而求出台风期间损失的负荷量；利用修正综合气象因子叠加法建立台风期间统调基础负荷预测模型，在统调基础负荷预测上叠加台风期间损失的负荷量，从而预测出台风期间的统调负荷。本发明能够提高短期负荷预测的精度，为电网运行人员做好台风日发电计划提供依据。
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公开(公告)号：CN104376384A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201410706036.1
申请日：2014-11-27
申请人： 广西大学 , 广西电网有限责任公司 , 广西西大优能电气科技有限公司
摘要： 一种基于电力大数据分析的台风日最大日负荷预测系统，包括大数据采集模块、大数据筛选处理模块、台风期间负荷预测建模模块、台风日最大日负荷预测计算模块和软件图形界面模块。通过获取历史台风日的负荷数据及气象数据，针对台风影响的不同城市，运用现代优化理论，将台风影响分为台风前、台风中、台风后三个阶段，利用基准日预测方法建立受台风影响城市的负荷预测模型，从而求出台风期间损失的负荷量；利用修正综合气象因子叠加法建立台风期间统调基础负荷预测模型，在统调基础负荷预测上叠加台风期间损失的负荷量，从而预测出台风期间的统调负荷。本发明能够提高短期负荷预测的精度，为电网运行人员做好台风日发电计划提供依据。
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公开(公告)号：CN105069525A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510458898.1
申请日：2015-07-30
申请人： 广西大学 , 广西电网有限责任公司 , 广西西大优能电气科技有限公司
摘要： 一种全天候96点日负荷曲线预测及优化修正系统，通过获取历史统调负荷样本和多气象样本，确定各地市气象所占权重并计算综合气象因子；分类筛选不同日期类型的气象负荷数据，建立适用于不同日期类型的负荷极值拐点预测模型；构建类似气象日负荷曲线辨析函数，通过预测气象与历史气象的相似度辨析出类似负荷曲线，结合极值拐点预测模型建立不同日期类型日负荷曲线预测模型；采用日期类型判别模块、气象识别模块对待预测日类型、气象情况自行判断并选择最优模型对其进行预测；构建日负荷典型曲线数据库，对计算所得预测曲线进行校正，对预测值及曲线进行存储和结果输出，实现短期负荷曲线预测自动化，提高负荷预测精度，实现电网负荷精细化管理。
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公开(公告)号：CN104156783A
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201410367888.2
申请日：2014-07-29
申请人： 广西电网有限责任公司 , 广西大学
摘要： 一种计及气象累积效应的电力系统最大日负荷预测系统及方法，由数据采集模块将气象、负荷数据读入系统；通过数据筛分处理模块将负荷数据分为不含累积效应部分及累积效应显著部分，并确定影响电网负荷的关键气象指数；在负荷预测建模模块中，首先建立非累积日负荷基础预测模型，在此基础上建立累积日负荷修正模型，由此生成综合预测模型；最后在负荷预测模块中，将建模模块结果与气象及负荷数据库相联结获得负荷预测值输出到软件图形界面，提供给用户。本发明能够反映气象条件对电网负荷的时间性和累积性影响，帮助电网运行人员准确地掌握负荷的变动规律，及时根据天气预报的气象情况预测最大日负荷变化，提高短期负荷预测的精度。
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公开(公告)号：CN112485268A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011303455.2
申请日：2020-11-19
申请人： 广西电网有限责任公司南宁供电局
摘要： 本发明公开了一种用于配电管井的监测方法及装置，其中，所述方法包括：监测手持控制器进行可靠性自检处理，将与监测手持控制器相连接的微型探头伸入配电管井；对探头内置的摄像头设备进行自动对焦处理，并在完成自动对焦后，实时采集被探测物的视频图像；启动探头内置的温度传感器和红外探头；基于温度传感器对配电管井内部的温度进行实时监测，并在手持控制器上进行温度报警提示；基于配电管井内部温度的实时检测利用红外探头进行红外数据采集，获得红外采集数据；基于视频图像和红外采集数据进行配电管井异常分析处理，给出异常结果中对应的异常定位。在本发明实施例中，无需搬动管井盖即可实现对管井的监测，减少搬动管井盖对管井盖的损伤。
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公开(公告)号：CN214338035U
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202022692067.X
申请日：2020-11-19
申请人： 广西电网有限责任公司南宁供电局
IPC分类号： H04N7/18
摘要： 本实用新型公开了一种用于配电管井的监测装置，其中，所述监测装置包括：手持控制器和微型探头；其中，所述手持控制器包括遮阳液晶显示屏、主控制器、电源模块和控制按键；所述电源模块与所述主控器相连接，用于为所述监测装置供电；所述遮阳液晶显示屏与所述主控制器连接；所述控制按键与所述主控制器电连接；所述手持控制器通过数据线与所述微型探头相连接，并且在所述数据线外围覆盖有钨丝耐磨管。在本实用新型实施例中，可以实现不用开启配电管井盖即可对配电管井内进行监测，并且无需巡检人员下井，提高工作效率，增加工作安全性。
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