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公开(公告)号：CN105678426A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610069716.6
申请日：2016-02-01
申请人： 江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力公司 , 东南大学 , 江苏方天电力技术有限公司
CPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/06315 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基线预测中相似日最优天数组合的选取方法，步骤一：相似日的预筛选和相似日天数组合选取；步骤二：相似日组合矩阵进行基线负荷的预测；步骤三：相似日组合矩阵中最优相似日天数组合选取。本发明提供的一种基线预测中相似日最优天数组合的选取方法，充分、合理和有效地利用了历史日数据库，充分挖掘非需求响应因素，量化历史日相似度并排序，通过不同天数组合的误差对比最终确定了相似日最优选取天数组合，其中采用了灰色关联法、综合加权法、多元线性回归法、MRE误差评价等方法的优点，极大地提高了需求响应基线预测的经济性和准确性，为需求响应技术提供了科学理论支持。
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公开(公告)号：CN106026110B
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201610623384.1
申请日：2016-08-02
申请人： 江苏方天电力技术有限公司 , 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力公司 , 国家电网公司
发明人： 颜庆国 , 丁晓 , 黄奇峰 , 钱立军 , 范洁 , 郑爱霞 , 栾开宁 , 许道强 , 沈秋英 , 郑海雁 , 周玉 , 李新家 , 李澄 , 陆玉军 , 陈霄 , 易永仙 , 蒋一泉 , 熊政 , 葛永高 , 王伏亮 , 陈颢 , 宁艳 , 赵勇 , 严永辉 , 王云峰 , 王黎明 , 孟嘉 , 刘建
摘要： 本发明公开了一种可快速切除大用户负荷的网荷互动终端，包括实时采集控制电气板和电量透传电气板，通过实时采集控制电气板采集用户进线和出线的电压电流、及开关位置信号，并实时上传I区主站，实现用户线路负荷实时采集功能，通过电量透传电气板采集用户侧表计数据，然后将表计数据上传给IV区用电信息采集系统，远程获得用户用电量信息，实现用户负荷实时监测功能；并且在特高压电网发生故障时，实时采集控制电气板接收I区主站直接下达的批量快速控制指令，快速将控制指令转换为分合闸继电器信号，快速切除用户侧相应的次要负荷线路，实现快速响应大电网事故下的快速负荷切除功能。
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公开(公告)号：CN106026110A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610623384.1
申请日：2016-08-02
申请人： 江苏方天电力技术有限公司 , 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力公司 , 国家电网公司
发明人： 颜庆国 , 丁晓 , 黄奇峰 , 钱立军 , 范洁 , 郑爱霞 , 栾开宁 , 许道强 , 沈秋英 , 郑海雁 , 周玉 , 李新家 , 李澄 , 陆玉军 , 陈霄 , 易永仙 , 蒋一泉 , 熊政 , 葛永高 , 王伏亮 , 陈颢 , 宁艳 , 赵勇 , 严永辉 , 王云峰 , 王黎明 , 孟嘉 , 刘建
摘要： 本发明公开了一种可快速切除大用户负荷的网荷互动终端，包括实时采集控制电气板和电量透传电气板，通过实时采集控制电气板采集用户进线和出线的电压电流、及开关位置信号，并实时上传I区主站，实现用户线路负荷实时采集功能，通过电量透传电气板采集用户侧表计数据，然后将表计数据上传给IV区用电信息采集系统，远程获得用户用电量信息，实现用户负荷实时监测功能；并且在特高压电网发生故障时，实时采集控制电气板接收I区主站直接下达的批量快速控制指令，快速将控制指令转换为分合闸继电器信号，快速切除用户侧相应的次要负荷线路，实现快速响应大电网事故下的快速负荷切除功能。
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公开(公告)号：CN106372665A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610786837.2
申请日：2016-08-30
申请人： 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 江苏方天电力技术有限公司
CPC分类号： G06K9/6218 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于大数据的电表时钟跳变分析方法，用于支持大型专变用户、中小型专变用户、三项工业用户、单相工业用户、居民用户和公用配变考核计量点所装电能表时钟的异常分析。本发明通过采集各类用户时钟数据，利用大数据聚类技术给出电表时钟偏差范围，并进行归纳，便于后续针对此电能表时钟异常排查。
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公开(公告)号：CN106341467A
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201610765691.3
申请日：2016-08-30
申请人： 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 江苏方天电力技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于大数据并行计算的用电信息采集设备状态分析方法，包括：1）以采集终端为单位，主站接收采集终端所采集到的数据，并对数据进行分类；2）对每一个类型的数据进行分布式缓存；3）资源动态分配服务根据当前每个数据类型的数据量、数据计算复杂度、数据优先级以及计算资源针对每种类型数据的处理速度实施动态的资源分配，本发明解决了现有采集设备运行状态分析的速度，通过大数据并行计算技术，给出采集设备运行状态的方法。可以分析用户用电行为，提高异常的响应速度；防止窃电行为，监测用户的供电质量和实时线损确保电网运行安全、提高供电可靠率。
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公开(公告)号：CN106341467B
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201610765691.3
申请日：2016-08-30
申请人： 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 江苏方天电力技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于大数据并行计算的用电信息采集设备状态分析方法，包括：1）以采集终端为单位，主站接收采集终端所采集到的数据，并对数据进行分类；2）对每一个类型的数据进行分布式缓存；3）资源动态分配服务根据当前每个数据类型的数据量、数据计算复杂度、数据优先级以及计算资源针对每种类型数据的处理速度实施动态的资源分配，本发明解决了现有采集设备运行状态分析的速度，通过大数据并行计算技术，给出采集设备运行状态的方法。可以分析用户用电行为，提高异常的响应速度；防止窃电行为，监测用户的供电质量和实时线损确保电网运行安全、提高供电可靠率。
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公开(公告)号：CN107425521A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710508974.4
申请日：2017-06-28
申请人： 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力公司 , 东南大学 , 中国电力科学研究院 , 江苏省电力试验研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种考虑负荷波动性的动态聚合建模及参与调频方法，提供抽象的综合聚合模型，模型一侧对接各种类型的负荷，整合负荷共性、忽略负荷异性；另一侧对接电力网络，直接展现出所需应用场景下的聚合负荷属性以及需求响应特性，如响应容量、响应时间、响应速度，需求响应通过掌握和分析系统的负荷构成，可以引导电力用户选择合理的用电时间，或采用合理的蓄能方式，达到移峰填谷的作用，可以应用聚类分析进行负荷特性研究，利用动态聚合体不断对系统频率变化进行动态修正，为电力系统安全稳定运行提供切实有效的帮助，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN107423133B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201710512426.9
申请日：2017-06-29
申请人： 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力公司 , 东南大学 , 中国电力科学研究院 , 江苏省电力试验研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种降低电网网损的数据中心间数据网络负载分配方法，根据数据中心内服务器CPU的工作频率及利用率，得出各数据中心的能耗，对下一时段数据网络负载情况和电力网络负荷情况的预测，在电网的统一调度下，对数据中心间网络负载的分配进行控制，改善电网潮流分布，降低系统有功网损，找到各数据中心之间的数据网络负载的最优分配方案，降损效益显著，使得数据中心用电作为一种资源纳入到改善电力网络状态的范畴中，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN107423133A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710512426.9
申请日：2017-06-29
申请人： 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力公司 , 东南大学 , 中国电力科学研究院 , 江苏省电力试验研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种降低电网网损的数据中心间数据网络负载分配方法，根据数据中心内服务器CPU的工作频率及利用率，得出各数据中心的能耗，对下一时段数据网络负载情况和电力网络负荷情况的预测，在电网的统一调度下，对数据中心间网络负载的分配进行控制，改善电网潮流分布，降低系统有功网损，找到各数据中心之间的数据网络负载的最优分配方案，降损效益显著，使得数据中心用电作为一种资源纳入到改善电力网络状态的范畴中，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN105117803A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510573727.3
申请日：2015-09-10
申请人： 国家电网公司 , 江苏省电力公司 , 江苏省电力公司电力科学研究院 , 东南大学 , 江苏方天电力技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于非需求响应因素的基线预测和优化方法，其特征是，包括如下步骤：1)确定备选非需求响应因素；2)计算各备选非需求响应因素与负荷的关联度；3)构建特征量矩阵，根据需求相应日构建特征量矩阵；4)计算关联度并确定相似日；5)分别采用相似日加权法、多元线性回归法和RBF神经网络法对基线进行计算；6)采用组合计算模型进行计算得到最终的基线预测值。本发明所达到的有益效果：充分考虑了非需求响应因素对用户负荷特性和基线预测的影响，并通过非需求响应因素挖掘、相似日选择和基线计算等步骤，采用组合计算模型综合加权法、多元线性回归法、RBF神经网络法等负荷预测方法的优点，极大地提高了需求响应基线预测的准确性。
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