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公开(公告)号：CN112615368A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011453481.3
申请日：2020-12-11
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
发明人： 金宇坤 , 李增 , 韩一品 , 李娉婷 , 张迪 , 李晓鹏 , 贺欢 , 关景林 , 李广地 , 杨东升 , 王昊 , 吕浩轩 , 杨波 , 周博文 , 金硕巍 , 闫士杰 , 罗艳红 , 王迎春
IPC分类号： H02J3/00 , G06F30/18 , G06F30/20 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种基于分布式感知的台区拓扑生成方法及感知终端装置。首先，定义了“支路桥”的概念，将配电台区线路模型简化，加快了拓扑信息的传递速度。其次，采用无主站的分布式控制策略，将配电网静态拓扑信息分散存储至各个感知终端，通过各个感知终端间的信息交换，确定馈线支路桥的边界，形成动态网络拓扑信息，从而实现台区配电网实时拓扑的生成。最后，介绍了本发明方法的物理载体，即感知终端装置，包括其内部结构和工作原理。与现有技术相比，本发明可实现配电台区线路拓扑的快速识别，准确度较高，能够满足后续配电网的电力业务需求。
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公开(公告)号：CN110298574A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910539995.1
申请日：2019-06-21
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明的一种基于卷积神经网络的用电用户缴费风险评级方法，包括如下步骤：选取用户的多种电网数据构成用户评级影响因素向量，由多个用户所对应的多组评级影响因素向量构成待评估用户矩阵，将待评估用户矩阵的集合划分为训练集和测试集；设定用户评级规则，划分用户风险等级；建立卷积神经网络模型，将训练集输入到卷积神经网络模型，对卷积神经网络模型进行训练；将测试集输入到训练好的卷积神经网络模型进行评级，获得对测试集中每个用户的初步评级结果；采用粒子群算法对测试集进行聚类，以对初步评级结果验证，若粒子群算法求解的评级结果和卷积神经网络模型获得初步评级结果相同，则将初步评级结果作为最终评级结果输出。
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公开(公告)号：CN110298574B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN201910539995.1
申请日：2019-06-21
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q30/0201 , G06Q30/0601 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明的一种基于卷积神经网络的用电用户缴费风险评级方法，包括如下步骤：选取用户的多种电网数据构成用户评级影响因素向量，由多个用户所对应的多组评级影响因素向量构成待评估用户矩阵，将待评估用户矩阵的集合划分为训练集和测试集；设定用户评级规则，划分用户风险等级；建立卷积神经网络模型，将训练集输入到卷积神经网络模型，对卷积神经网络模型进行训练；将测试集输入到训练好的卷积神经网络模型进行评级，获得对测试集中每个用户的初步评级结果；采用粒子群算法对测试集进行聚类，以对初步评级结果验证，若粒子群算法求解的评级结果和卷积神经网络模型获得初步评级结果相同，则将初步评级结果作为最终评级结果输出。
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公开(公告)号：CN110298573B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910537955.3
申请日：2019-06-20
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
摘要： 本发明的基于多属性群决策的用户异常用电及欠费风险评估方法，首先确定最优先级指标，再建立次优先级指标体系，采用熵权法确定指标权重，灰色关联度与极大熵准则确定专家权重，指标权重与专家权重结合再与最优先级指标权重结合得到综合权重，最后采用模糊综合评价模型进行评估，并对评估进行最大隶属度排序，给出用户的评估结果。本发明对用户的异常用电和欠费风险进行评估，使供电企业对高风险客户及早关注，可以减少发生经济损失的可能性。
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公开(公告)号：CN115912486A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211625787.1
申请日：2022-12-16
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明设计了一种含工业负荷分布式电源系统与电网的互动控制方法即装置。所述的方法设计了工业分布式电源系统与电网互动的双层控制架构，在下层控制中通过多智能体一致性算法的分布式控制方式建立工业生产过程优化控制体系，实现了工业生产过程可再生能源的最大化利用，同时实现了分布式燃气轮机和分布式储能设备的“即插即用”。同时，上层控制通过分布式深度强化学习算法，将工业生产的运行成本降到最低，在保证工业生产安全运行的前提下，实现了工业生产的经济运行。与其他控制方式相比，该控制方法不依赖中央控制器，每个工业分布式电源至于相邻的工业分布式电源通信即可实现对所有工业分布式电源的控制。
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公开(公告)号：CN110309746A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910542921.3
申请日：2019-06-21
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开一种无通信互联的高等级信息安全区表格数据信息提取方法，包括以下步骤：1)将目标表格从图片中提取出后，对图片映射校正；2)定位表格线的位置坐标，根据坐标间的区域提取目标单元格；3)将目标单元格内的文字依投影法分割成单个字符图片后，接入OCR模块中识别图片；4)将识别后的数据从建成表格显示出来。本发明增加了表格的识别率，能够在一定外部扰动的情况下，将表格中的单元格提取出来并分割，扩展了表格信息提取的适用范围，将受限的内网数据安全实时的导入外网中。
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公开(公告)号：CN110298573A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910537955.3
申请日：2019-06-20
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明的基于多属性群决策的用户异常用电及欠费风险评估方法，首先确定最优先级指标，再建立次优先级指标体系，采用熵权法确定指标权重，灰色关联度与极大熵准则确定专家权重，指标权重与专家权重结合再与最优先级指标权重结合得到综合权重，最后采用模糊综合评价模型进行评估，并对评估进行最大隶属度排序，给出用户的评估结果。本发明对用户的异常用电和欠费风险进行评估，使供电企业对高风险客户及早关注，可以减少发生经济损失的可能性。
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公开(公告)号：CN113242300B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110510248.2
申请日：2021-05-11
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学
IPC分类号： H04L67/12 , H04L67/025 , H04N7/18 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种基于5G物联网的菱镁负荷全景信息感知系统，涉及能源管理技术领域。包括设备信息子系统、信息传递子系统、终端控制系统和客户端子系统；将自动化生产线监控、企业用能分析、优化经济运行与环保数据共享相结合，并且运用5G物联网技术，不仅提高了数据信息采集的时效性与数据信息处理过程的时效性，而且实现了对菱镁矿石加工生产线上镁砂质量的实时动态监测。使电力局、水利局、煤气供应等能源供应单位通过此系统能快速监测和知道企业的能源需求变化，提前做好合理的规划和布局，避免资源浪费。可使政府、环保局等监管部门通过此系统快速监测到园区的废弃物排放情况，发挥能源资源的更高效的合理利用，有助于推进环保事业的发展。
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公开(公告)号：CN118797313A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411082681.0
申请日：2024-08-08
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/27 , G06F18/15 , G06Q50/06 , G06Q50/26
摘要： 基于集成算法的钢铁企业碳足迹预测方法属于碳排放预测技术领域。本发明针对能源负荷数据特性，使用K近邻算法、结合水平处理法和垂直处理法进行数据预处理，采用Pearson相关性分析和Copula理论研究工业系统负荷间的相关性，确定输入的特征变量，然后，使用Shapley值法给Stacking集成模型分配最优权重系数，通过改进的Stacking集成算法进行碳排放预测。该预测方法通过使用Person相关系数与Copula理论分析了钢铁行业特征变量之间的关系，综合分析了与钢铁行业碳足迹关联性强的影响因素，并根据改进的Stacking集成学习模型，有效提高了钢铁企业的工业碳足迹预测精度。
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公开(公告)号：CN115147245A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202211063222.9
申请日：2022-09-01
申请人： 东北大学 , 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司
摘要： 本发明提供一种工业负荷参与调峰辅助服务的虚拟电厂优化调度方法，涉及综合能源优化调度技术领域。该方法首先构建工业园区需求响应模型；该模型包括工业用户的基础负荷和可调整负荷；再将工业园区看作一个虚拟电厂，构建工业负荷参与调峰辅助服务的虚拟电厂优化调度的成本模型和收益模型；然后建立工业负荷参与调峰辅助服务的虚拟电厂双层优化调度模型，上层模型以虚拟电厂经济效益最优为目标函数，下层模型以工业园区内部最优调度为目标函数；并构建工业负荷参与调峰辅助服务的虚拟电厂优化调度的约束条件；最后求解虚拟电厂双层优化调度模型，得到虚拟电厂的优化调度方案。
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