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公开(公告)号：CN203984084U
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201420400204.X
申请日：2014-07-18
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司
IPC: H02J9/06
Abstract: 本实用新型涉及一种基于新能源储能系统的UPS电路，包括新能源储能蓄电池、PCS、双闸开关、直流电缆、DC/DC设备、单闸开关、UPS主机和低压交流线路，所述的双闸开关输入端a连接新能源储能蓄电池，输出端b连接PCS，输出端c连接直流电缆，所述的直流电缆连接DC/DC设备输入端，所述的DC/DC设备输出端连接单闸开关输入端，所述的单闸开关输出端连接UPS主机的直流输入端，所述的UPS主机连接低压交流线路；当低压交流线路出故障，电路切换至UPS主机与新能源储能蓄电池连接，由新能源储能蓄电池对UPS主机进行供电。与现有技术相比，本实用新型具有成本低、节能环保等优点。
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公开(公告)号：CN110288130B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN201910469792.X
申请日：2019-05-31
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/2415 , G06F18/27
Abstract: 本发明涉及一种用户用电量预测方法，包括步骤：1)结合用户属性、外界条件等因素对用电需求的影响，建立设有伴随变量的有限混合模型；2)根据步骤1)建立的有限混合模型，对某区域用户的用电数据进行解构；3)对某区域用户的总用电量进行解构，获取用电期望值，完成用户用电量预测；4)利用相对误差检测步骤3)中总用电量解构的正确性和稳定性。与现有技术相比，本发明通过伴随变量可以进行不同用户用电需求概率的计算，有助于辅助区域内用户用电需求的预测，能够有效地反映电量的实际变化趋势。
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公开(公告)号：CN113469419A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110651692.6
申请日：2021-06-11
Applicant: 国网上海市电力公司 , 国网上海能源互联网研究院有限公司 , 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种商业楼宇用电量预测方法及系统，方法包括：利用第二回归预测模型预测商业楼宇用电量；其中，所述的第二回归预测模型的获取过程包括：采集商业楼宇用电器的历史用电数据，并进行预处理；根据历史用电数据，通过回归分析建立第一回归预测模型，通过剔除步骤剔除第一回归预测模型中不显著的自变量，获得第二回归预测模型。与现有技术相比，本发明计算量少，操作简单，准确度高，可直观地观察各自变量对用电量预测值的影响。
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公开(公告)号：CN110290179A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910469125.1
申请日：2019-05-31
IPC: H04L29/08 , G06F16/182
Abstract: 本发明涉及一种基于Hadoop的分布式移动基站数据存储系统，该系统包括依次连接的接口层、功能层、数据层和物理层，所述的物理层包括至少一台应用服务器、备份服务器以及核心层交换机，各应用服务器、各备份服务器、数据层分别连接核心层交换机，所述的数据层包括Linux存储集群，该Linux存储集群采用Hadoop集群平台，所述的Hadoop集群平台包括YARN、索引库、HBase数据库、Mysql数据库以及用以进行分布式协调服务的Zookeeper，所述的Hadoop集群平台的最底层设有用以存储所有节点上的文件的HDFS。与现有技术相比，本发明具有提升容量、提高数据的兼容性等优点。
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公开(公告)号：CN110287176A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910469083.1
申请日：2019-05-31
IPC: G06F16/215 , G06F16/2457 , G06F16/27
Abstract: 本发明涉及一种基于次序依赖的电力数据序列数组优化方法，包括步骤：1)在每个站点Si上运行算法BuildEC，获取局部等价类；2)利用DisBuild算法建立每个站点的相同属性上的全局等价类，将每个站点上各个属性上不同的值和出现次数传递到该属性的中心站点上；3)对不同属性上的全局等价类进行合并，直到所有的站点都没有等价类的合并；4)完成步骤3)后，在中心站点确定一个目标值，随后将目标值发送给各个站点，站点接收到数据之后并行完成数据的修，完成数据的优化。与现有技术相比，本发明具有提升数据质量、减少修复过程中的修改，有利于保证数据一般性等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110288383B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN201910473316.5
申请日：2019-05-31
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F18/2433
Abstract: 本发明涉及一种基于用户属性标签的群体行为配电网用电异常检测方法，包括以下步骤：步骤1：建立用电量序列；步骤2：采用随机前沿模型计算用户负载效率系数；步骤3：建立用电趋势序列；步骤4：提取其台账信息数据并进行标签标记；步骤5：循环执行步骤1至步骤4得到针对区域内的所有用电用户的单位周期内的特征矩阵；步骤6：针对所有用电用户的单位周期内的特征矩阵利用局部离群因子算法得出局部离群得分；步骤7：将局部离群得分组成个体异常矩阵后与历史异常用户异常用电行为对应数据比对得出用户用电异常检测结果。与现有技术相比，本发明具有检测准确度高，针对性强等优点。
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公开(公告)号：CN110298552B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN201910473325.4
申请日：2019-05-31
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/2433
Abstract: 本发明涉及一种结合历史用电特征的配电网个体功率异常检测方法，该方法包括以下步骤：步骤1：提取特征向量；步骤2：分别计算用电低谷时段和平段用电量各自占总用电的百分比；步骤3：根据用电低谷时段和平段用电量各自占总用电的百分比的计算结果构造特征矩阵；步骤4：利用局部离群算法得出局部得去得分；步骤5：循环执行步骤1～步骤4得出所有用户的局部得去得分；步骤6：根据所有用户的局部得去得分进一步得出对应的个体异常矩阵，计算个体异常矩阵中个体每个周期的异常度并将个体每个周期的异常度与历史异常用户异常用电行为对应数据比对得出用户用电异常检测结果。与现有技术相比，本发明具有检测准确度高，针对性强等优点。
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公开(公告)号：CN110297827A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910469141.0
申请日：2019-05-31
IPC: G06F16/22 , G06F16/2458 , G06F16/27
Abstract: 本发明涉及一种集合Lucene和Hbase的电力数据检索系统，该系统包括HBase集群、Lucene集群和设于二者之间的协处理器，根据项目对时间的需求，所述的Lucene集群作为第一层检索单元存储30*24小时内的数据，并存储对该时间段内的数据建立的索引，所述的HBase集群作为第二层检索单元，存储335*24小时内的数据以及HBase对该时间段历史数据建立的二级索引，客户端根据查询条件将实时数据发送至Lucene集群，并将历史数据发送至HBase集群，Lucene集群将过期数据迁移至协处理器，协处理器将二级索引及过期数据发送至HBase集群，经过计算、处理后，Lucene集群、HBase集群输出检索返回结果到客户端。与现有技术相比，本发明可提高检索日志数据的实时性。
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公开(公告)号：CN110084398A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910198215.1
申请日：2019-03-15
Abstract: 本发明涉及一种基于企业电力大数据的行业景气自适应检测方法，包括以下步骤：步骤1：针对企业用电信息进行清洗整理；步骤2：构建复杂网络模型并选取相关行业；步骤3：利用隐马尔可夫模型分离不同用电行为状态；步骤4：构建行业景气指数并进行自适应检测。与现有技术相比，本发明具有理论先进，将复杂网络模型和隐马尔可夫模型进行了有机结合，复杂网络模型通过对全局所有变量的分析和比较，提高了隐马尔可夫模型中相关变量选取的有效性，刻画了不同行业之间动态关联关系和转移特征，将复杂网络模型的结果输入隐马尔可夫模型，同时考虑外部天气、节假日因素的影响，提高了对行业生产景气状况预测的准确性等优点。
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公开(公告)号：CN110298765B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN201910472376.5
申请日：2019-05-31
IPC: G06Q50/06 , G06F18/2433
Abstract: 本发明涉及一种基于客观关联因素的配电网用电功率异常检测方法，该方法包括以下步骤：步骤1：针对用电用户建立结合综合用电特征信息的理论用电量模型；步骤2：实时收集用电用户的实际用电量；步骤3：获取实际用电量与理论用电量模型之间的偏差；步骤4：利用LOF算法对偏差进行离群检测并得出异常嫌疑用户检测结果。与现有技术相比，本发明具有检测准确度高，针对性强等优点。
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