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公开(公告)号：CN116384580A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310381146.4
申请日：2023-04-11
Applicant: 国网北京市电力公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q30/0202 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于多维预测模型的售电量预测系统，包括多维训练模块、量化预测模块以及宏预测模块，所述售电量预测子系统还配置有固态周期模型、动态环境模型以及外部调度模型；通过这样设置，首先建立三个不同的数学模型，分别对售电量和环境的关系、售电量和行业周期性关系，售电量和外部信息之间的关系，通过该地区以往的售电量与上述信息的关系，对以上三个模型进行针对化的训练，然后通过量化预测的方式对模型的预测进行学习，通过对模型的精细化训练和动态学习，可以使当地售电量预测既可以具备稳定性和可靠性，同时又可以动态的响应于量化预测的学习效果，使模型可以较快识别到与预测结果相关的变化量，从而做出调整，精确度更高。
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公开(公告)号：CN115392673A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210984388.8
申请日：2022-08-17
Applicant: 国网北京市电力公司 , 清华四川能源互联网研究院
Abstract: 本发明提供了一种微电网低碳调度方法、系统、电子设备和介质；所述方法包括获取目标微电网所在区域电网的动态碳排放因子曲线，所述动态碳排放因子曲线用于表征所述目标微电网所在的所述区域电网的动态碳排放情况；获取所述目标微电网中热力系统的等效储能特性；基于所述目标微电网中热力系统的等效储能特性，确定目标函数和约束条件；基于所述目标函数和所述约束条件，建立微电网低碳调度模型；将所述动态碳排放因子曲线输入所述微电网低碳调度模型，进行求解，获取所述微电网优化调度结果；基于所述微电网优化调度结果，对所述目标微电网进行低碳调度；具有降低微电网中的碳排放量的效果。
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公开(公告)号：CN113724103B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111288793.8
申请日：2021-11-02
Applicant: 国网北京市电力公司 , 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司
Abstract: 本发明属于电数字数据处理领域，公开一种基于智能电表的区域碳排放监测方法、系统、设备及介质，方法包括：S1、通过智能电表汇总用电量数据，采集区域用电量；S2、采集区域煤炭、石油和天然气用量；S3、计算区域其他能源碳排放；S4、根据本地电厂排放直接二氧化碳排放量和外购电产生的间接二氧化碳排放量，计算区域电力碳排放；S5、根据计算的区域其他能源碳排放和区域电力碳排放，结合GIS在地图上展示分析。本发明可实时、自动统计区域能源碳排放，计算碳排放的时候带有每一个用户坐标信息，碳排放的数值通过点图面积大小，颜色深浅等方式结合坐标信息在GIS地图中体现。
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公开(公告)号：CN114050578A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202210014641.7
申请日：2022-01-07
Applicant: 国网北京市电力公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: H02J3/06
Abstract: 本发明属于潮流计算技术领域，具体公开了一种配电网在线潮流计算方法、装置、设备及介质，包括以下步骤：S1、获取实时潮流计算范围；S2、获取实时潮流计算范围中设备档案数据和拓扑数据，并对拓扑数据进行简化；S3、验证范围中数据的完整性、数据一致性和拓扑连通性；S4、设置在线潮流计算参数，获取设备运行时刻；S5、整合获取的设备档案数据和简化后拓扑数据；S6、根据设备档案数据和设备运行时刻获取设备运行数据；S7、根据在线潮流计算参数、整合校验的设备档案数据、整合校验的简化后拓扑数据和设备运行数据进行在线潮流计算；S8、将计算结果存入数据库，本发明通过自动采集数据进行潮流计算实现在线实时计算，节省人工，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN113722870B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111289837.9
申请日：2021-11-02
Applicant: 国网北京市电力公司 , 厦门亿力吉奥信息科技有限公司
Abstract: 本发明涉及电力技术领域，具体涉及一种电网运行全空间监测方法、系统、设备及介质。方法包括以下步骤，S1：接入并实时存储智能安防数据，在线监控输电廊道，判断杆塔是否异常；S2：若出现异常杆塔，通过无人机航拍巡检异常杆塔，传回巡检数据；S3：分类巡检数据，提取输电廊道区域的点云数据，基于点云数据构建数据模型；S4：通过数据模型，识别确认与输电线路之间小于安全距离的房屋植被；S5：发出预警信息。通过不同平台的融合，实现数据、资料的统一，能够更加全方位、多角度、多维度的描述出杆塔、通道的情况。工作人员也可以通过一个账号登录，实现全部数据的查询与分析。解决了查询流程复杂，查询隐患内容不准确的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114006374A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111596450.8
申请日：2021-12-24
Applicant: 国网北京市电力公司 , 北京国电通网络技术有限公司
Abstract: 本发明属于电力技术领域，具体涉及一种单元化的电网管理方法、装置、设备及介质，包括：数据集成；供电所行政区划划分；统计供电所区域内的设备规模；计算供电所各项经营指标；构建管控措施；本发明解决了目前受数据和工具的限制，只能以公司为单元，开展宏观的、定性的分析，而导致的经营薄弱点难定位，短板找不到、发展方向把不准的问题；实现了经营成效在线可视化，经营指标在线监测，经营问题在线诊断，有效提升企业经营管理效率。在数据集成的基础上，进行供电所行政区划划分，依托电网GIS地理图，实现经营成效在地图上的渲染、指标的在线测算，相比于传统线下手工统计计算方式更为高效、可视化。
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公开(公告)号：CN113742878A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111301956.1
申请日：2021-11-04
Applicant: 国网北京市电力公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06F30/18 , G06F30/20 , G06F111/10 , G06F113/04
Abstract: 本发明属于电数字数据处理领域，具体涉及一种电网损失电量位置定位方法、系统、设备及介质，其特征在于，包括以下步骤：S1、提取每天24个整点时刻各节点计量装置实测电压、电流和功率因数模值；S2、计算各整点时刻正常电网中各节点电压；S3、计算各整点时刻故障电网中各节点电压；S4、计算附加电网中各节点平均电压模值；S5、定位损失电量位置。本发明能够准确定位10kV配电线路下电网损失电量位置，实现损失电量位置查找自动化、智能化，切实提高供电企业利润。
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公开(公告)号：CN119401650A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411532872.2
申请日：2024-10-30
Applicant: 国网北京市电力公司
Abstract: 本发明公开一种电网调度方法、装置、设备及存储介质，涉及电力调度技术领域。利用本发明的方法，在调度自动化模拟系统中设置故障点，获取故障点所在变电站内和站间的所有开关和断路器的动作状态，遍历变电站内、变电站间和相连站的所有开关，获取每个开关动作时对故障点产生的影响情况，再采用赋权方法对开关动作打分评判依据定下权重，对故障点站内及两站间开关动作进行排列组合，形成N种预选方案，滤除得分峰谷差较大的方案，并计算滤除后预选方案中均方差最小的方案，从而筛选出当前最优的电网调度方案，方便快捷，省时省力。
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公开(公告)号：CN116526479B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310803984.6
申请日：2023-07-03
Applicant: 国网北京市电力公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F30/20
Abstract: 本发明属于供电量预测技术领域，具体公开了一种供电量预测方法，包括以下步骤：获取样本数据集合，并依据样本数据的总偏差，将样本数据集合划分为测试集和训练集；根据样本数据集合，构建若干子函数；根据若干子函数构建基准预测模型；通过训练集对基准预测模型进行训练，训练完成后输出第一预测模型，通过测试集对第一预测模型进行测试，若测试通过则输出预测模型，若测试未通过则重新获取样本数据建立新的基准预测模型；获取待预测数据输入预测模型获得预测供电量并输出。通过建立若干子函数从多角度综合对供电量进行预测，提高预测精度，且预测过程自动化完成，提高了预测速度。
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公开(公告)号：CN116541527A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310817468.9
申请日：2023-07-05
Applicant: 国网北京市电力公司 , 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06F40/237 , G06F40/216 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于智能文档分类领域，具体涉及一种基于模型集成和数据扩充的公文分类方法。包括获取各部门文件若干并将部门名称作为标签对应标注；数据集分析脏数据处理，样本统计并确定小样本和大批量样本；创建部门关联热词表，扩充小样本以及删减大批量样本；利用BiLstm、ALbert、XLNet分别建模；通过逻辑判断实现公文智能分类。通过数据分析建立部门高频词表，利用高频词筛选文本特征，实现了数据集快速扩充和样本均衡。单模型部署时文本过长和推理耗时问题，基于模型集成外加逻辑筛选借助准确率和推理时间互换，综合实现了一种可操作性相对合理，准确率高、推理时间短的智能文档分类技术。
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