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公开(公告)号：CN111192000A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911191758.7
申请日：2019-11-28
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06Q10/10 , G06Q50/06 , G08C17/02 , H01R13/66 , G05B19/042
Abstract: 本发明提出了一种家庭能源综合管理方法、装置及系统，其中，所述系统包括智能插座、智能开关及边缘智能终端，其中，边缘智能终端内部集成采集模块、分析模块、存储模块、控制模块、通信模块等；智能插座能够采集本插座的电流、电压等数据，同时能够实现远程控制功能；智能开关连接室内灯光、门禁等设备，能够采集开关控制设备的电压、电流，并实现远程控制功能。本系统通过HPLC电力线载波的通信方式，实现边缘智能终端与智能插座、智能开关的连接；另外，同时能够实现远程控制功能；智能开关连接室内灯光、门禁等设备，能够采集开关控制设备的电压、电流，并实现远程控制功能。
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公开(公告)号：CN111193254B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN201911243157.6
申请日：2019-12-06
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种住宅日用电负荷预测方法和设备，首先采用卷积自编码器提取用户行为特征作为特征向量，再利用历史日特征向量预测用户当日的特征向量，最后用解码器重构预测得到的特征向量，最终得到预测的数据集，通过利用卷积自编码器提取住宅用电负荷数据集的特征，形成特征向量，捕获了用户的行为特征，并对特征向量的每日变化做出预测，而不是对每个时刻进行预测，更符合单个住宅的用电行为习惯的特性，有效提升了单个住宅每日负荷预测的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111193254A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911243157.6
申请日：2019-12-06
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种住宅日用电负荷预测方法和设备，首先采用卷积自编码器提取用户行为特征作为特征向量，再利用历史日特征向量预测用户当日的特征向量，最后用解码器重构预测得到的特征向量，最终得到预测的数据集，通过利用卷积自编码器提取住宅用电负荷数据集的特征，形成特征向量，捕获了用户的行为特征，并对特征向量的每日变化做出预测，而不是对每个时刻进行预测，更符合单个住宅的用电行为习惯的特性，有效提升了单个住宅每日负荷预测的精度。
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公开(公告)号：CN111160617B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN201911238310.6
申请日：2019-12-06
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力日负荷预测方法及装置,其中，所述方法包括采集多份历史日负荷数据；使用以动态时间规整作为距离度量对所述历史日负荷数据进行聚类；将聚类后的所述历史日负荷数据输入马尔科夫链原始模型，对所述马尔科夫链原始模型进行训练，获得马尔科夫链预测模型；将当前的日负荷数据输入所述马尔科夫链预测模型中，以预测下一日的日负荷数据。本发明中，使用以动态时间规整作为距离对历史日负荷数据进行聚类，度量用户每日用电的相似性，将聚类后的所述历史日负荷数据输入马尔科夫链原始模型，训练获得马尔科夫链预测模型，通过马尔科夫链预测模型对下一日的日负荷数据，有效提升了用户每日负荷预测的精度。
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公开(公告)号：CN111160617A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911238310.6
申请日：2019-12-06
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力日负荷预测方法及装置,其中，所述方法包括采集多份历史日负荷数据；使用以动态时间规整作为距离度量对所述历史日负荷数据进行聚类；将聚类后的所述历史日负荷数据输入马尔科夫链原始模型，对所述马尔科夫链原始模型进行训练，获得马尔科夫链预测模型；将当前的日负荷数据输入所述马尔科夫链预测模型中，以预测下一日的日负荷数据。本发明中，使用以动态时间规整作为距离对历史日负荷数据进行聚类，度量用户每日用电的相似性，将聚类后的所述历史日负荷数据输入马尔科夫链原始模型，训练获得马尔科夫链预测模型，通过马尔科夫链预测模型对下一日的日负荷数据，有效提升了用户每日负荷预测的精度。
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公开(公告)号：CN111080477A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911243132.6
申请日：2019-12-06
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种家庭电力负荷预测方法及系统，通过获取家庭电力负荷基础数据，并进行预处理，构成数据集，构造自适应卷积神经网络模型，将所述数据集划分为训练集、验证集和测试集，通过训练集反复训练以及验证集和测试集的微调，得到最终确立的自适应卷积神经网络模型，通过在最终确立的自适应卷积神经网络模型中输入家庭负荷基础数据，预测任意时刻未来单位时间内的家庭电力负荷，可以有效提升家庭负荷预测的精度。
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公开(公告)号：CN205750334U
公开(公告)日：2016-11-30
申请号：CN201620642263.7
申请日：2016-06-24
Applicant: 国家电网公司 , 国网天津市电力公司 , 北京国电通网络技术有限公司
IPC: G05B15/02 , G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 本实用新型公开了一种家庭电器智能化控制系统，包括：家庭智能设备，分布于家庭中的各个位置且通过电力传输装置与家庭电源连接；控制处理器，用于将用户的控制指令通过网关控制器发送到相应的家庭智能设备中；网关控制器，用于根据线路状况相应的将控制指令通过电力传输装置发送到家庭智能设备中；电力传输装置用于将控制指令调制为适合电力线传输的信号，然后通过家庭电力线发送到家庭智能设备一侧，并将控制指令解调后发送到家庭智能设备中。所述家庭电器智能化控制系统不仅实现了家庭电器的一体智能化控制，而且提高了整个家庭电器控制系统的安全性和可靠性。
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