一种基于组合策略的电能表评价方法

    公开(公告)号:CN116797070A

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN202310322118.5

    申请日:2023-03-29

    摘要: 本发明公开了一种基于组合策略的电能表评价方法,进行多模型融合建模,克服了单个模型存在的困难,有效提升了低压智能电表在线监测的准确率、具有显著的经济效益,为供电企业进行台区治理工作,提供了一种行之有效的实施方法;通过在电能表运行过程中,对历史运行数据进行聚类分析﹑数据挖掘,构建用户采集电量和台区线损电量的相关性算法模型;通过数据集中反映电能表设备质量的可靠性﹑稳定性,形成一套完整的终端设备质量综合评价方法;将构建用户采集电量和台区线损电量的相关性算法模型应用于终端运营过程能力评价中,基于电能表设备质量综合评价方法,合理的分辨影响电能表正常运行的主观因素和客观因素。

    一种智能电表运行误差监测方法

    公开(公告)号:CN116338562A

    公开(公告)日:2023-06-27

    申请号:CN202310322114.7

    申请日:2023-03-29

    IPC分类号: G01R35/04

    摘要: 本发明公开了一种智能电表运行误差监测方法,包括以下步骤:S1、信息总览,对各电能表状态进行可视化展示,输出各类信息的统计图;S2、异常分析,对台区电能表做异常分析,输出台区、台区下异常表/正常表等明细信息;S3、异常处理,统计现场核查命中情况,输出各供电单位异常统计、异常类型分布等统计信息;S4、工单监测,对下发到地市的待核查异常电能表工单监测与跟踪,输出各工单的类型、状态等信息,充分运用数据中心现有技术架构和人工智能机器学习算法,实现智能电表运行误差在线监测分析全过程智能管控,提升计量异常防治能力和精益化管理水平,实现智能电表误差在线监测全过程管控。

    一种基于KNN神经网络算法的用电异常分方法

    公开(公告)号:CN114372808A8

    公开(公告)日:2022-07-19

    申请号:CN202111392676.6

    申请日:2021-11-23

    摘要: 本发明公开了一种基于KNN神经网络算法的用电异常分方法,包括以下步骤:S1、数据选取:通过电网服务器用的电热力图,选取相邻用电峰值较高区域为检测试验区,从服务器数据库内调取该区域用户用电数据;S2、数据筛分:根据检测区域内用户用电数据峰值,初略筛分疑似正常用户和疑似异常用户,并将数据缺失和数据异常用户信息单独归类。该种基于KNN神经网络算法的用电异常分方法,利用用户以往用电数据结合正常数据样本和异常数据样本判断现有数据,从而快速筛选分类那些用户用电异常,利用KNN算法排查清算,相对于传统人工排查清算,不仅效率大大提高,节约大量人力物力,使用方便,具有较高的实用价值。

    基于需求侧的负荷资源管理方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN118747587A

    公开(公告)日:2024-10-08

    申请号:CN202410926368.4

    申请日:2024-07-11

    摘要: 本发明涉及电力系统管理技术领域,揭露一种基于需求侧的负荷资源管理方法,包括:通过用户编号查询用户端的各项数据,并进行监控,得到实时监控数据;通过用户编号获取用户端的历史负荷数据,并识别用电模式和趋势,得到用户用电行为趋势数据;获取电力供应商的用电计划,并基于用户用电行为趋势数据和实时监控数据预测未来的用户需求和供电能力,得到负荷缺口;根据负荷缺口和用电计划,从预设的负荷资源池中匹配可控负荷资源,生成负荷管理方案;执行负荷管理方案,记录异常信息,并基于异常信息生成对应的告警通知,联系工作人员进行查询。本发明还提出一种基于需求侧的负荷资源管理装置、设备及存储介质。本发明可以提升电力资源的利用率。

    一种基于台区用户用电行为逸出值的大数据挖掘方法

    公开(公告)号:CN116415198A

    公开(公告)日:2023-07-11

    申请号:CN202310322119.X

    申请日:2023-03-29

    摘要: 本发明公开了一种基于台区用户用电行为逸出值的大数据挖掘方法,包括以下步骤:S1、数据的获取与预处理,基于计量自动化系统获取台区用户用电数据,通过用户用电数据中采集电量、采集电量变化量、线损电量、线损电量变化率、K值、还原电量等特征进行收集,然后对这些特征进行启发式搜索及特征之间进行因子分析,选择采用距离度量来作为评价函数,再通过特性构建离群点算法模型,对该模型进行训练,输出具有异常用电行为的异常用户,优化了数据处理的过程,且对其中异常数据进行剔除,避免了低压台区用电信息少、台区数量大、影响用户用电和台区线损的因素错综复杂导致的无法对低压用户用电异常进行有效分析的问题。

    电力系统的负控效果评价方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN118944081A

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202411053405.1

    申请日:2024-08-02

    摘要: 本发明涉及电力系统技术领域,揭露一种电力系统的负控效果评价方法,包括:收集电力系统负控运行时的响应数据,以及电力系统负控前的电力负荷数据,并根据响应数据得到负控后的电力负荷数据;基于负控后的电力数据构建实际负荷曲线;基于预设的负荷控制目的获取目标负荷需求,并根据目标负荷需求构建目标负荷曲线;通过计算实际负荷曲线和目标负荷曲线之间的距离获取电力系统的负荷控制效果;查询电力系统中的用户信息,并根据用户信息和负控相关参数获取评价指标;根据评价指标和负控前的电力负荷数据对负荷控制效果进行评价。本发明还提出一种电力系统的负控效果评价装置、设备及存储介质。本发明可以提升电力系统负荷控制的管理效率。

    一种基于融合业务拓扑的电力计量全链路关键业务异常定位模型构建方法

    公开(公告)号:CN112686773B

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202011494859.4

    申请日:2020-12-17

    摘要: 本发明涉及一种基于融合业务拓扑的电力计量全链路关键业务异常定位模型构建方法,属于异常管理技术领域。该方法包括以下步骤:S1:全链路异常信息预处理;S2:全链路异常权重分析;S3:全链路异常定位规则固化。本发明采用计量链路关键业务中的异常数据,对计量业务链路进行拓扑降维、异常数字化等预处理,通过引入计量链路异常权重分析算法,挖掘出权重面积大的链路,并对链路上的异常进行根源定位,最终将定位结果及规则进行固化,构建一套计量全链路关键业务异常定位模型,能够有效的协助电力公司更加精准的发现计量业务链路上的根源异常,高效排查并解决计量业务链路上的异常,保障电网稳定运行。

    一种台区电能表动态区间相关性异常识别方法

    公开(公告)号:CN116430297A

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202310322116.6

    申请日:2023-03-29

    IPC分类号: G01R35/04

    摘要: 本发明公开了一种台区电能表动态区间相关性异常识别方法,该台区电能表动态区间相关性异常识别方法,改进了现有的相关性算法模型,克服了时间维度参数选择的主观性,同时突破了采集数据在采集粒度上的制约,为台区线损的治理工作提供了一种更优的方法;通过电能表可以测量电压和功率的功能,运用数据分析的方法,自动识别出用户电能表所属的台区;将归一化处理后的测试数据进行各工位的欧式距离计算,将测试数据的各参数进行欧式距离分析,以此为依据分析台区电能表动态区间相关性异常;有效解决电力公司档案录入错误的问题,提高统计的准确率;通过数据分析来识别台区户变关系异常的表计,节省人力物力,提高台区户变关系档案的准确度。

    一种电能量负荷与电量相关性研究方法

    公开(公告)号:CN114818242A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202111383015.7

    申请日:2021-11-22

    摘要: 本发明公开了一种电能量负荷与电量相关性研究方法,包括:步骤一:数据采集功能通过电话拨号、光纤网络和GPRS等通道,连接厂站端的电能量采集终端,或者连接电子式智能电表,采取月度电量数据和每日电量数据,包括电能量、需量、瞬时量、负荷曲线、电表时间记录、采集器时间记录;步骤二:将监视到的变电站计量点数据、电量数据绘制线图或者表格图;步骤三:通过绘制的线图或者表格图。该种电能量负荷与电量相关性研究方法,通过获取特征范围内的电能量负荷,根据获取到的当前区域的用电时间段和用电时间段对应的用电量,可以确定当前区域的用电低谷时间段和用电高峰时间段,根据电力用户的用电性质,可以确定电力负荷调整对象。