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公开(公告)号：CN115311040A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210820784.7
申请日：2022-07-13
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国家电网有限公司
Abstract: 本公开涉及智能电网技术领域，提出了基于区块链智能合约的交易平台、光伏交易系统及方法，设计了光伏数据采集器，解决现有硬件上的采集数据缺失、错误，为数据分析提供数据支持，然后构建基于区块链的光伏智能电表交易系统，设计一种光伏交易过程，提高了交易透明度，解决了交易过程中用户虚报需求数据的不正当行为，保证了需求数据的准确性，更有利于电能调配，提高能源的利用率。
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公开(公告)号：CN112560330B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202011364257.7
申请日：2020-11-27
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 董贤光 , 张志 , 代燕杰 , 孙艳玲 , 邢宇 , 郭亮 , 徐新光 , 陈祉如 , 王平欣 , 杜艳 , 李琮琮 , 朱红霞 , 梁波 , 王春宝 , 赵晓燕 , 徐子骞 , 于超
IPC: G06F30/27 , G06N3/12 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F119/12
Abstract: 本公开提供了一种用于用电行为预测的仿真数据生成方法及系统，获取预设时间段内的用户正常用电数据样本；根据用电数据样本中的有功功率数据，利用改进的交叉熵算法，进行用电设备的非侵入式负荷分解；根据用电设备负荷分解结果，得到每个用电设备的运行规律；根据单一用户每个用电设备的运行数据和运行规律，利用时间序列方法生成仿真数据；综合单一用户所有用电设备的仿真数据输出该用户模拟用电仿真数据；本公开确保了负荷分解过程和数据生成过程的实时性，在保证生成数据真实性的情况下提高了数据生成的速度和准确性。
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公开(公告)号：CN114926015A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210535333.9
申请日：2022-05-17
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
Abstract: 本发明提供了一种基于D‑S证据理论的智能电能表质量状态评价方法及系统，通过在获取数据中，构建包括稳定性指标、可靠性指标和异常事件指标的一级指标，再将一级指标分别分为多个二级指标，构建了一种两层次、三维度的电能表质量评价指标方法及体系，综合考虑静态与动态指标，可兼顾准确性、时效性全面反映电能表质量水平；在此基础上，采用D‑S证据理论确定确稳定性指标、可靠性指标和异常事件指标的权重，提出一种基于D‑S证据理论的电能表质量状态评价方法，可实现综合利用多源信息评价电能表质量状态，使得评价结果更加准确；采用概率分布表示质量评价结果，给出质量评价结果点估计的同时，还可给出发生故障的概率，提高了风险可控性。
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公开(公告)号：CN114548493A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210032881.X
申请日：2022-01-12
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F16/2458
Abstract: 本发明提供了一种电能表电流过载预测方法，获取电流过载相关用电数据特征以及用户用电样本数据；对数据进行预处理，得到具有时序特征的用电数据；针对具有时序特征的用电数据，按照不同时间粒度进行分类，得到多层级的用电时序数据，以设定规则提取用电数据序列中的关键特征，获取不同时间窗口的候选shapelet序列；基于shapelet序列特征与用电特征，采用门控神经网络构建并训练得到的电能表电流过载预测模型，进行电能表电流过载判别；基于电能表电流过载判别结果，整合各时间层级的电流过载分布情况，形成格式化预警报文发送，进行现场核查，并更新数据；本发明能够实现对电流过载问题的常态监控和高效管理。
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公开(公告)号：CN114330440A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111626659.4
申请日：2021-12-28
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
Abstract: 本发明提供了一种基于模拟学习判别的分布式电源负荷异常识别方法及系统；基于相关系统获取分布式电源负荷的相关采集数据，并根据发电类型与规模进行样本分类，基于各分簇样本集，分别采用单一正常真实样本数据集与聚合异常真实样本数据集为输入最小批次训练样本集，输入编码器生成编码数据，随后生成器基于编码数据生成复现样本数据，以反馈调参实现复现样本对真实样本数据拟合，并将真实样本与复现样本输入判别器，输出四分类判别结果，从而在保留各个分布式电源特征前提下，实现异常样本数据的模拟与共享学习，从而在新分布式电源负荷异常出现时，可有效实现异常识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114169156A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111423105.4
申请日：2021-11-26
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G06F30/20 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/20 , G06F111/10 , G06F113/04
Abstract: 本公开提供了一种基于生成对抗网络的电能计量设备状态仿真生成方法及系统，包括：获取电能计量设备运行的相关信息，并从中确定与电能计量设备状态变化相关的影响因素；基于预先训练的状态仿真生成模型及预设的与电能计量设备状态相关影响因素的上下文特征，获得电能计量设备状态仿真序列；其中，所述状态仿真生成模型的训练包括：基于电能计量设备运行的历史相关信息，提取与电能计量设备状态变化相关影响因素的上下文特征；基于所述上下文特征，构建电能计量设备状态序列的联合嵌入表征，作为训练样本的真实数据；利用随机噪声构造电能计量设备状态序列伪造数据，并基于上下文特征构建伪造联合嵌入表征，作为训练样本的生成样本；实现模型训练。
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公开(公告)号：CN113645520A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110903019.7
申请日：2021-08-06
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国网山东省电力公司枣庄供电公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: H04Q9/00
Abstract: 本公开提供了一种低功耗电能数据采集系统及方法，包括以下步骤：通过LoRa无线模块进行电能计量数据的双向交互，将电表、与所述电表串行端口兼容的串行转换器设置和微控制器相连接，在接口连接器的作用下LoRa调制解调器分别与电缆和微控制器连接，LoRaWAN体系采用星形拓扑网络结构；所述LoRa无线模块与LoRaWAN体系双向通信，将LoRaWAN体系中的LoRa网关所接收的电能计量数据传送到电力私有云中的电能计量信息预测模型中进行预测；基于所述电力私有云，将实时的电能计量数据和基于电能计量信息预测模型的预测数据集中传输到电力公司控制中心的显示端，对分散的数据进行集中化管理。基于LoRa模块实现网络化设计，搭建智能电表网络，实现有效的电能计量和管理。
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公开(公告)号：CN112711631A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011357120.9
申请日：2020-11-27
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明属于电力数据生成和数据比对技术领域，提供了一种数字孪生信息同步方法、系统、可读存储介质及设备。其中，数字孪生信息同步方法包括将被测试数据分块，基于每块数据所包含的数据内容，生成从仿真系统和测试系统接口获取数据的请求指令集；依据数据请求指令集，以多线程的方式向仿真系统和测试系统接口对应请求分块数字孪生仿真数据和分块测试数据；基于请求获取的数字孪生仿真数据和测试数据分别构建Merkle Tree；其中Merkle Tree的所有子树均为完全二叉树；差异比对数字孪生仿真数据的Merkle Tree和测试数据的Merkle Tree的根节点及其各个子节点，以实现数字孪生信息的快速一致性检验。
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公开(公告)号：CN119482424A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411646186.8
申请日：2024-11-18
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 山东师范大学
IPC: H02J3/00 , G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/049 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , H02J13/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于拓扑识别技术领域，尤其涉及一种基于TCN‑LSTM的低压台区拓扑识别方法及系统；方法包括：获取低压台区的电压数据并进行预处理；将预处理后的电压数据输入至电网拓扑识别模型中，利用TCN模型提取电压数据的周期性特征，利用基于注意力机制的LSTM模型提取电压数据的长时间依赖特征；将提取的特征拼接后输入至KANs网络中进行特征融合，融合后的特征经过输出层后得到低压台区拓扑识别结果。本发明考虑到电压时间序列数据通常具有长期趋势和周期性特征，通过构建并行的特征提取分支捕捉长时间依赖信息以及周期性特征，为后续的台区识别提供丰富的特征表示。
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公开(公告)号：CN118889574B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411375190.5
申请日：2024-09-30
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
IPC: H02J3/46 , H02J3/38 , H02J3/24 , H01M8/04992 , H01M8/04858 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力供应技术领域，具体为氢能群控与并网方法及系统，边缘决策实施模块获取的氢燃料电池群的运行数据和电网状态数据，经过完整性诊断后，评估当前计算资源与数据处理需求的匹配度，结合计算资源的可用性和计算能力，以及数据处理速度和网络延迟，得到实时的数据流分配信息；通过调整氢燃料电池的输出功率并匹配相应的电网负荷，利用得到的决策信息，分析氢燃料电池群的行为趋势和性能波动，调整并优化并网控制策略；通过边缘决策实施模块提升氢燃料电池群的能源管理与利用效率，通过对所采集数据的实时评估和动态调整，能够在变化的电网负载情况下灵活响应调整，保障了电网的稳定性以及电能供应的连贯性。
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