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公开(公告)号：CN114022060A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202210011196.9
申请日：2022-01-06
Applicant: 国网北京市电力公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司
Abstract: 本发明属于电力自动化领域，公开了一种配网理论线损治理方法、系统、设备及介质，基于同期线损管理系统实现；所述配网理论线损治理方法包括以下步骤：获取同期线损管理系统的配电线路指标值；配电线路指标值包括配电线路接入率、配电线路完整率、配电线路可算率以及配电线路合格率；遍历各配电线路指标值，当当前配电线路指标值未达到当前配电线路指标预设阈值时，获取当前配电线路指标值未达到当前配电线路指标预设阈值的原因，并输出所述原因对应的预设治理方法；根据输出的预设治理方法，基于同期线损管理系统进行配网理论线损治理。极大的提升了配网理论线损与实际线损的一致性，进而提升电网规划设计、生产运行和运营管理水平。
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公开(公告)号：CN119579239B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510138763.0
申请日：2025-02-08
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06N20/00 , G06N5/01 , G06F18/25
Abstract: 本发明涉及一种基于电量大数据的发行电量预测方法，包括以下步骤：S1：获取收集台区所供负荷的用电性质和网络结构数据，并分析管控，提升同期线损基础数据质量；S2：构建售电量预测模型，预测未来的售电量；S3：搭建反馈回路，利用误差修正方法不断自校准售电量预测模型，并纳入事件、更新、误差修正手段进行未来售电量预测修正；S4：根据修正后的未来售电量，基于线变损电量预测模型预测线变损电量，并基于预测的线变损电量和未来售电量，计算发行电量；S5：通过图表形式展示历史售电量、历史供电量、预测未来售电量和预测发行电量。本发明能够捕捉复杂的时间依赖关系和非线性波动，提高发行电量预测的准确性和细粒度。
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公开(公告)号：CN119623773A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510152963.1
申请日：2025-02-12
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06F16/2458 , G06Q50/06 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/08 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种考虑非线性行为的用户图谱驱动电量预测方法及系统，包括以下步骤：S1：获取用户历史用电数据、气象时间数据、用户画像数据和时间特征数据，并预处理；S2:构建动态用户相似性图谱；S3:基于用户动态相似性图谱，使用图注意力网络，捕获用户与其邻居节点之间的非线性关系，生成图嵌入特征；S4:基于气象时间数据采用时间序列模型，获取气象时间数据时间序列特征；S5:构建电力预测模型，基于获取的图嵌入特征和气象时间数据序列特征，结合用户画像数据和时间特征数据，获取最终的用户电量预测值。本发明实现对用户用电行为的全方位建模，能够显著提升预测的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118569507B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411036239.4
申请日：2024-07-31
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F18/20 , G06F18/214 , G06F18/2433 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于量测数据的配网设备诊断分析方法，包括以下步骤：S1:从配网系统中收集综合数据，并预处理；S2:基于预处理后配网GIS数据，构建设备拓扑关系图，并使用图论算法，分析设备之间的连接关系和路径，获取设备拓扑关系数据；S3:基于挖掘算法，分析设备拓扑关系数据与历史设备状态数据和故障事件数据的关联性特征，并构建训练数据集；S4:构建设备异常检测模型，并训练；S5:获取实时设备状态数据，并基于设备异常检测模型进行检测，获取异常设备；S6:基于异常设备和故障类型，进行可视化，在设备拓扑关系图中显示，并基于关联模型预测其他设备故障的概率。本发明有效提高配电网设备的监测和运行管理，进一步保障配电网的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN116703368B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310992112.9
申请日：2023-08-08
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/10 , G06Q50/06 , G06F18/23 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了基于数据挖掘的同期线损智能闭环监测方法，涉及电网监测技术领域，所述监控方法包括以下步骤：S1：设备全量监测→S2：清单实时发布→S3：异常智能诊断→S4：现场核实消缺→S5：成效跟踪归档；围绕电网线损管理业务，分析电网企业线损治理工作的成效与不足，提出依托同期线损大数据创新的线损治理新模式。本发明进一步提升线损精益化管理水平，丰富智能化模型工具赋能基层，优化工作评价管控机制，建立健全同期线损监测治理全过程闭环管理机制，引导基层单位聚焦异常分析、聚力线损治理、聚能效益提升，高效解决跑冒滴漏等问题，实现各单位线损精益化管理水平持续提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116302695A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310256723.7
申请日：2023-03-16
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06F11/14
Abstract: 本发明涉及电网数据修复技术领域，具体说是一种电网量测数据的修复方法；包括以下步骤：S1：首先，量测组件对电网数据进行实时量测，量测组件将电网数据量测完成后会传输至分段模块，分段模块对电网数据按照量测的时间顺序进行分段处理，随后将分段后的数据依次传输至临时备份模块；S2：接着，临时备份模块接收到分段后的电网数据后，会对电网数据进行分批次储存备份；S3：最后，临时备份模块将最旧的电网数据传输至传输单元，传输单元将电网数据传输至接收端，接收端对电网数据进行分析；本发明通过临时备份模块对电网数据进行备份，使得电网数据在损坏后能够及时得到修复，进而使得电网测量数据更加完整。
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公开(公告)号：CN119623773B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510152963.1
申请日：2025-02-12
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06F16/2458 , G06Q50/06 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/08 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种考虑非线性行为的用户图谱驱动电量预测方法及系统，包括以下步骤：S1：获取用户历史用电数据、气象时间数据、用户画像数据和时间特征数据，并预处理；S2:构建动态用户相似性图谱；S3:基于用户动态相似性图谱，使用图注意力网络，捕获用户与其邻居节点之间的非线性关系，生成图嵌入特征；S4:基于气象时间数据采用时间序列模型，获取气象时间数据时间序列特征；S5:构建电力预测模型，基于获取的图嵌入特征和气象时间数据序列特征，结合用户画像数据和时间特征数据，获取最终的用户电量预测值。本发明实现对用户用电行为的全方位建模，能够显著提升预测的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119716241A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411914920.4
申请日：2024-12-24
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G01R22/06 , G01R21/00 , G06F18/2131 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/27
Abstract: 本发明涉及一种考虑事件波的电量异常智能监测方法，包括以下步骤：S1:通过传感器和智能装置采集事件波数据；S2:使用时频分析算法提取电量需求相关事件波的时序特征和频谱特征；S3:根据提取的时序特征和频谱特征，构建训练集，训练基于机器学习和深度学习构建的电量需求动因分析模型；S4:构建电量异常监测模型，通过事件波幅值、频域能量标定基础规则，异常检测模型通过自编码器学习正常波形特征，结合动因分析，实现智能电量异常监测；S5:构建分层可视化模型，图形化展示电量变化的原因、事件行为及异常预警信息。本发明实现对电量异常的实时监测与预警，能够有效应对电力系统中瞬态、稳态及复杂非平稳事件的挑战。
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公开(公告)号：CN116979541A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310874487.5
申请日：2023-07-14
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司衢州供电公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种低电压动态治理系统，低电压分析子系统、治理策略评价子系统、均衡执行子系统以及若干动态治理站；将原有的成熟的低电压治理方案进行数据化，通过计算每一治理策略项的匹配程度和成因类型项的可靠值作为提前筛选的依据，模拟可能出现的低电压情况，从而进行前瞻性分析，而对分析结果直接通过数据化的输出对应的策略，然后通过计算策略的价值和代价从而判断是否应该动态执行该策略，这样这个系统对人为依赖较小，同时可以对情况做出预判和响应以最小的代价避免低电压情况的发生。
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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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