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公开(公告)号：CN113033775B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202110261752.3
申请日：2021-03-10
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司 , 江苏林洋能源股份有限公司
IPC: G06N3/0499 , G06N3/09 , G06N3/084 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种基于有监督学习的非侵入式负荷识别网络架构，该构架包括：监督学习单元、识别单元和云端；本发明采用监督学习的方法，即在可以识别的样本小区或者用户处增加设备监控设备即随电器，可以跟踪设备的整个运行周期，然后再经过神经网络算法，得到隐含层的权值，用以在新的判断中进行实时设备识别。由于神经网络有很强的判断学习能力，可以识别很多相识设备，应用范围广，识别效果佳。
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公开(公告)号：CN116010626B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310296133.7
申请日：2023-03-24
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F40/295 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F16/33 , G06F16/35
Abstract: 本申请涉及一种电力用户知识图谱分析方法、装置和计算机设备。通过预设词典解析服务提供者的名称，得到位置信息、提供的服务和服务提供者的标识名称，根据标识名称对各服务提供者进行分组和对齐后，关联服务提供者数据库中各身份信息至对应的各个服务提供者，分别创建名称、位置信息、所提供的服务和标识名称对应的实体，确定各实体的实体属性，根据多个实体、各实体属性以及各实体之间的关联关系，构建待分析电力系统对应的知识图谱，基于知识图谱分析电力系统。相较于传统通过关系型数据库进行分析，本方案基于服务提供者的各项属性构建知识图谱后对电力系统进行分析，降低了分析难度。
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公开(公告)号：CN113033977B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202110261741.5
申请日：2021-03-10
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司 , 江苏林洋能源股份有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q30/0202 , G06Q50/06
Abstract: 一种基于智能双芯电能表的购电合同管理方法，该方法包括以下步骤：合同生成步骤、合同下载步骤、合同绑定步骤、监控步骤和核算步骤；根据合同中约定的用电信息进行实时监控，获取用电信息和负荷曲线，根据购电合同内容进行实时负荷监督，对于不满足合同中用电信息的情况，向用户和主站服务器发送报警信号。本发明在电表侧增加应用来监督合同的执行并对未按照合同执行的部分进行报警提示，做到实时处理。同时，保证合同的执行与电表一一对应，减少因营私舞弊造成的后台与现场不一致的问题。
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公开(公告)号：CN113284000B
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202110377478.6
申请日：2021-04-08
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q50/06 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06N3/0895
Abstract: 本申请涉及一种用户用电数据异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取用户的历史用电数据和当前时刻的真实用电数据；将所述历史用电数据输入到训练好的异常检测模型，确定所述历史用户数据的第一玻尔兹曼分布特征，根据所述第一玻尔兹曼分布特征输出当前时刻的预测用电数据；根据所述预测用电数据和所述真实用电数据进行计算，得到预测用电数据和真实用电数据之间的距离；当所述距离大于预设阈值时，将所述真实用电数据标记为异常用电数据。采用本方法能够提高异常用电数据识别的准确性。
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公开(公告)号：CN115825631A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211638691.9
申请日：2022-12-19
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种低压台区线损异常识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法包括：获取针对计量箱中的计量箱智能终端的计量误差；分别获取计量箱智能终端的时钟值和电能表的时钟值，计算计量箱智能终端的时钟值与电能表的时钟值之间的时钟偏差值；获取计量箱进线处目标相的线损值；获取与目标相所对应的小时电量数据值的累计次数，对累计次数进行更新，得到更新后的累计次数；跳转至在时钟偏差值没有超过第二预设值的情况下，获取计量箱进线处目标相的线损值的步骤，直到更新后的累计次数大于或等于第四预设值；根据计算出的线损系数，确定电能表的线损异常识别结果。采用本方法，能够提高低压台区线损异常的监测效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115796552A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211732013.9
申请日：2022-12-30
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0202 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种基于分时电价的可调资源特征库构建方法、可调资源特征库构建装置、服务器、存储介质和计算机程序产品。包括：获取用电客户在预设时间周期内的用电负荷数据，多个预设时间域内的用电成本；基于各预设时间域内的用电负荷数据，确定用电客户分别在各预设时间域内的用电负载比率和用电客户在时间周期内的平均用电负载；基于各预设时间域内的用电负载比率和用电成本，以及在时间周期内的平均用电负载，确定用电客户分别在各预设时间域内的响应指标值；基于各预设时间域内的响应指标值，生成关于用电客户的可调节负荷资源库。采用本方法能够优化构建可调节负荷资源库的流程和提高评估用户对可调节负荷资源的响应程度的准确性。
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公开(公告)号：CN112598313B
公开(公告)日：2023-02-21
申请号：CN202011607805.4
申请日：2020-12-29
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/006
Abstract: 本申请涉及一种基于天牛须搜索算法的用电调度方法、装置和计算机设备，包括：根据调度负荷范围、调度时间范围和调度负荷总量，获取多组用电调度方案，根据天牛须搜索算法，对多组用电调度方案进行更新，根据更新后的每组用电调度方案，确定每组用电调度方案的用电成本和峰平比之和，得到每组用电调度方案的调度结果，从更新后的多组用电调度方案中，确定出对应调度结果最优的目标用电调度方案，并根据目标用电调度方案，分别对多个用电单位对应的储能设备发送用电负荷调度指令，实现了用户灵活用电和电网企业有序用电的平衡，并且，根据天牛须搜索算法进行用电调度方案的更新，能够实时快速地获取到最优的用电调度方案，精准有效实现用电调度。
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公开(公告)号：CN115660365A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211386081.4
申请日：2022-11-07
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/214
Abstract: 本申请涉及一种基于深度强化学习的电力资源属性值确定方法和装置。通过基于用电状态、历史目标电力资源属性值、电力资源响应增益数据和更新用电状态确定样本集，利用样本集先训练第一待训练函数，利用训练到一定程度的第一待训练函数的参数更新第二权重参数，基于第二权重参数确定的第二目标函数确定另电力资源响应增益数据最大的目标电力资源属性值。相较于传统的通过规划或博弈的方式确定电力资源属性值，本方案基于用电状态、电力资源属性值和电力资源响应增益数据对多个函数进行梯度训练，基于训练好的目标函数确定使电力资源响应增益数据最大的电力资源属性值，降低了复杂度。
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公开(公告)号：CN115408197A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211350146.X
申请日：2022-10-31
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种基于流式处理及多源数据交叉校验的负荷数据校验方法。方法包括：获取待校验负荷数据对应的负荷数据采集报文，并对负荷数据采集报文进行解析，得负荷实时采集数据；将负荷实时采集数据进行数据队列处理，得已队列负荷采集数据，并将已队列负荷采集数据与档案信息进行关联，得已关联负荷采集数据；对已关联负荷采集数据中的负荷数据电力信息执行电力信息校验库对应的至少三个电力信息校验逻辑，得综合校验结果；在至少一个子校验结果为校验不通过的情况下，判定待校验负荷数据为异常数据，并基于综合校验结果对应的各子校验结果，对待校验负荷数据进行修复，得目标负荷数据。本方法能够降低因单一来源校验导致的误判率。
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公开(公告)号：CN115392594A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211330610.9
申请日：2022-10-27
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种基于神经网络和特征筛选的用电负荷模型训练方法。方法包括：获取训练样本数据；获取针对各候选用电特征组合对应的特征选择变量，并采用梯度下降的方法，从各候选用电特征组合中筛选出目标用电特征组合；将目标用电特征组合输入至待训练的电力负荷预测模型中，得到用户用电负荷预测数据；基于用户用电负荷预测数据和目标用电特征组合所对应的用户用电负荷样本数据之间的差异，获取待训练的电力负荷预测模型对应的模型损失值；根据模型损失值调整待训练的电力负荷预测模型的模型参数，直至模型损失值低于预设阈值，将模型参数调整后的待训练的电力负荷预测模型作为训练好的电力负荷预测模型。本方法能提高用户用电负荷预测的精度。
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