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公开(公告)号：CN118232411A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410414589.3
申请日：2024-04-08
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司计量中心
Abstract: 本发明公开了一种分布式发电协同控制方法、装置、终端设备及存储介质，方法包括：获取电力系统的基础数据；根据所述基础数据，以日总有功功率损耗、谐波失真率以及三相和单相故障电流综合最小为目标，构建分布式发电协同控制模型；并基于基础数据构建设备数量约束、功率流约束和电压约束；在设备数量约束、功率流约束和电压约束的约束下，对分布式发电协同控制模型进行求解，生成在日总有功功率损耗、谐波失真率以及三相和单相故障电流综合最小时，电网各节点处的分布式光伏发电功率和电容器组的功率；根据电网各节点处的分布式光伏发电功率和电容器组的功率进行协同控制。通过实施本发明能减少电力线路损耗和谐波畸变率，提高供电可靠性。
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公开(公告)号：CN117114117A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311067174.5
申请日：2023-08-23
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司计量中心
Abstract: 本发明公开了一种基于控制图的计量检定装置的检定方法及系统，其中方法包括：根据预设的电能表误差分布函数模型，对第一检定装置进行实时核查，获得所述第一检定装置的多个第一误差核查结果；根据所述多个第一误差核查结果，构建单值控制图X图和极差图R图，并根据单值控制图X图和极差图R图，分别对每个第一误差核查结果进行校验，确定所述第一检定装置的异常情况；根据所述第一检定装置的异常情况，向用户发送反馈信息。本发明针对电能表检定装置的误差核查结果情况进行控制分析，能准确、及时发现检定装置的异常情况。
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公开(公告)号：CN116975140A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310931295.3
申请日：2023-07-27
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司计量中心
Abstract: 本发明公开了一种电力系统降损调控结果可视化方法及系统，包括：根据电力系统的运行数据对其线损进行异常诊断；当诊断结果为异常时，对运行数据进行降损分析，并基于分析得到的降损策略对电力系统进行降损调控；对降损调控结果进行建模处理到显示模型；实时测量显示模型的当前显示亮度、所处环境的当前光照强度和在显示范围的场景图片，然后根据当前光照强度与当前显示亮度的差值调整显示模型的显示亮度，并提取场景图片中人员头部的特征信息以用于调整显示模型的显示角度。本发明根据实时获取的显示模型所处环境的光照强度和显示范围的场景图片中人员头部的特征信息，调整显示模型的显示亮度和角度，以适应性地满足观看模型的不同用户的观感。
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公开(公告)号：CN116760827A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310807861.X
申请日：2023-07-03
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司计量中心
IPC: H04L67/10 , H04L67/1008 , H04L47/283
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式边缘计算的协同处理方法、装置及介质，计算基于分布式边缘协同的第一数据处理模型的第一损失值；确定最大损失值和最小损失值；若确定第一损失值小于等于最小损失值，保持终端与边缘服务器的连接；若确定第一损失值大于最小损失值，并且小于最大损失值，断开终端与边缘服务器的连接，将评分最高的边缘服务器与该终端连接；若确定第一损失值大于等于最大损失值，将综合满意度最高的边缘服务器加入与该终端的连接。本发明提出一种基于分布式边缘计算的协同处理方法、装置及介质，通过性能选择更好的边缘服务器和降低边缘服务器间业务处理性能的差异，提高多个边缘服务器协同处理的能力。
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公开(公告)号：CN116683637A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310613637.7
申请日：2023-05-26
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司计量中心
Abstract: 本发明公开了一种低压配用电数据的采集传输策略的重构方法，方法包括当满足第一重构触发条件时，或者当满足第二重构触发条件时，根据全部终端上传的多元描述矩阵，计算终端间相似承载吸引力值；其中，第一重构触发条件为任一终端的高频采集承载能力值低于预设承载阈值，第二重构触发条件为检测到任一终端的网络拓扑情况发生改变；将终端间相似承载吸引力值和各终端上传的多元描述矩阵进行数据准确贡献度推演计算，获得各终端的数据准确贡献值，以此重构各终端的当前采集传输策略，以使各终端实时根据各自的当前采集传输策略，进行低压配用电数据的采集与传输。本实施例实时更新重构数据高频采集与传输策略，提高终端采集与传输数据的准确性和贡献度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113435915B
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202110797242.8
申请日：2021-07-14
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司计量中心
IPC: G06Q30/00 , G06Q50/06 , G06V40/20 , G06V10/40 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种用户窃电行为检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取正常用户的用电数据及窃电用户的标签用电数据，并进行数据预处理；对预处理后的标签数据进行数据扩充，得到样本数据；构建所述样本数据的特征集；对所述特征集进行降维处理，得到目标训练数据；利用分类器对所述目标训练数据进行学习，得到分类结果；根据所述分类结果，判断用户是否出现窃电行为。本发明通过对用电数据进行预处理，降低了异常数据的失真程度；通过进行样本扩充，解决了样本不平衡问题；通过降维处理避免了维度爆炸问题，且有效提高了运算速度。本发明提供的检测方法具有样本质量高、检测效率高、准确度高、方法易实施且适用性强的优点。
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公开(公告)号：CN113238180A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110218082.7
申请日：2021-06-22
Applicant: 广东电网有限责任公司计量中心
IPC: G01R35/04
Abstract: 本发明实施例提供了一种智能电表的状态检测方法及装置，应用于检测服务器，所述方法包括：接收智能电表发送的多个误差数据，分别计算多个误差数据与智能电表对应的首次检定和周期检定的误差数据的差，生成多个计量误差动态变化值，首次检定和周期检定的误差数据为预先存储的，根据多个计量误差动态变化值，确定智能电表的状态。实现了智能电表的状态的动态确定，无需拆回电能表检测，保证电表检测结果的精准度，提升检测速率，节省电表资源。
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公开(公告)号：CN113065234A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110287286.6
申请日：2021-03-17
Applicant: 广东电网有限责任公司计量中心
IPC: G06F30/20 , G06F119/02 , G06F119/04
Abstract: 本发明提供一种智能电表的批次可靠性风险等级评估方法及系统，其中，方法包括：获取智能电表的故障数据及安装数据，并对所述故障数据及安装数据进行预处理得到可靠性数据；其中，所述预处理包括：剔除所述故障数据及安装数据中的噪声数据；根据电能表的失效分布模型对所述可靠性数据进行参数估计，得到失效分布函数参数；根据所述失效分布函数参数，进行所述智能电表的寿命预估及可靠性风险等级评估。本发明基于批次智能电能表运行时的整体故障表现，在规定的寿命指标(含规定的累计故障率)要求下，对批次电能表的可靠性风险进行评估，提高预测评估的准确性，为运营管理单位确定批次电能表的抽检及轮换周期提供决策依据。
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公开(公告)号：CN113064112A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110307951.3
申请日：2021-03-23
Applicant: 广东电网有限责任公司计量中心
IPC: G01R35/04
Abstract: 本发明提供一种智能电能表使用寿命评估方法及系统，其中方法包括：根据电子元器件应力法建立智能电能表可靠性第一预计模型；获取智能电能表的单元理论失效率及单元历史实际失效率；根据所述单元历史实际失效率及所述单元理论失效率得到修正参数；根据所述修正参数对所述智能电能表可靠性第一预计模型进行修正，得到智能电能表可靠性优化模型；根据所述智能电能表可靠性优化模型对目标智能电表进行评估，得到目标智能电表的失效率；根据所述目标智能电表的失效率及智能电能表的使用寿命关系，得到的智能电能表使用寿命。本方法既利用可靠性手册，又利用现场历史数据，对智能电能表的可靠性和使用寿命进行分析，可更准确有效地支撑电能表运维管理。
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公开(公告)号：CN113033642A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110287288.5
申请日：2021-03-17
Applicant: 广东电网有限责任公司计量中心
Abstract: 本发明提供一种基于告警事件的智能电能表状态判断方法及系统，其中，方法包括：获取历史低压电表抽检数据；根据所述历史低压电表抽检数据及低压电表检测结果数据，建立智能电能表状态判断模型；输入目标低压电表抽检数据至所述智能电能表状态判断模型，生成目标低压电表抽检结果。本发明基于电能表的基础属性及告警数据，并通过历史抽检数据进行有监督的机器学习，能够对电能表的运行状态进行有效评价，精准度高；并且，本发明可以避免安装额外的总表，减少设备成本的投入，保证系统运行寿命。
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