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公开(公告)号：CN116305913A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310239661.9
申请日：2023-03-14
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06Q10/0639 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及电力技术领域，且公开了一种设施配电利用率测算优化方法，包括以下步骤：获取配电设施的参数；根据配电设施的线路负载率得到区域内的重载线路和过载线路；然后根据重载线路和过载线路分析能影响配电设施能效的原因；将原因已可视化的方式对客户予以提醒；然后结合营销基础档案中申报的容量/需量数据，针对客户测算变压器负载率，根据其用电数据，测算出其配电设施利用率指标；最后通过配电设施利用率指标给出相应的能效优化建议，通过将能影响配电设施能效的原因已可视化的方式予以客户提醒，使客户能及时了解到影响配电设施用电利用率原因，从而及时有效的根据优化建议对影响配电设施用电利用率的原因进行解决处理。
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公开(公告)号：CN114253958A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111569910.8
申请日：2021-12-21
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/2458 , G06F16/25 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电能量数据的自动修正方法及装置，该方法包括：采集待补抽的电能量数据，根据预先确定的智能分析模型分析电能量数据，得到电能量数据的补抽主题以及电能量数据对应的来源地区，根据电能量数据对应的来源地区，调用与补抽主题相匹配的补抽主题接口，通过补抽主题接口向确定出的若干个目标服务端下发与补抽主题相匹配的补抽数据需求，通过补抽主题接口所包括的解析入库接口，接收由至少一个目标服务端反馈的与补抽数据需求匹配的目标补传数据，基于预先确定的计量数据模型对目标补传数据以及电能量数据执行数据修正操作，得到修正数据。可见，实施本发明能够智能化修正采集到的待补抽的电能量数据，得到符合要求的修正数据。
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公开(公告)号：CN116226720A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310239658.7
申请日：2023-03-14
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06Q50/06 , G06F16/22
Abstract: 本发明涉及基于多维数据交叉验证的高可靠负荷异常识别修补方法技术领域，且公开了基于多维数据交叉验证的高可靠负荷异常识别修补方法，包括以下步骤：S1、从预先存储的数据库中，根据监测区域居民年度用电量选取目标主表以及与目标主表相关的目标附表，进行数据类型分类后，生成以居民用电量为事实表的多维度数据表，S2、将多维数据表中集中的数据分为K个数量一致的样本集，取其中一个样本集作为验证集，通过在不同负荷下对各时刻负荷值的随机分布情况，基于中心极限定理和负荷值相对于聚类中心负荷偏差的四分位差，构建异常负荷数据域，对预测结果进行对比，剔除其中误表，提高多维度数据表中异常负荷数据的准确度。
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公开(公告)号：CN116126449A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310239472.1
申请日：2023-03-14
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F9/451 , G06Q50/06 , G06F17/18 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的客户集群能耗分项监测方法，包括以下步骤：步骤一：从服务产业园区、商业综合体、企业集团方向单位提供交互界自定义客户集群；步骤二：根据按照时间(年月日)、计量点、分时时段(峰平谷)、工作日/非工作日、工作时段/非工作时段等维度，向每组客户集群内各个客户单采集总电力、电量能耗数据，通过提供客户发电设施最大出力、最小出力、平均出力、出力小时数、指定时段的日出力K线、季节(气候)相关性等指标的统计分析和可视化展现功能；提供客户发电设施指定日期范围内的各时点出力分布特征分析和可视化展现功能；提供客户发电设施指定日期范围内的各时点发电量、上网电量特征分析和可视化展现功能。
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公开(公告)号：CN116126448A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310239458.1
申请日：2023-03-14
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F9/451 , G06Q50/06 , G06Q10/0639 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及电力技术领域，且公开了一种电能量数据高可用自动修正方法，包括以下步骤：S1：获取区域的关键指标数值；S2：进行分析，形成占比分析图表，将用电量占比进行排名；S3：指定时段的日出力K线、季节(气候)相关性等指标的统计分析和可视化展现功能；S4：各时点出力分布特征分析和可视化展现功能；S5：各时点发电量、上网电量特征分析和可视化展现功能；S6：估算其降低的用电成本数据并进行可视化展现；S7：属于清洁能源的电量对应的减排指标并进行可视化展现，实现了有利于提高数据采集效率，提高了针对电能量数据的分析效率，从而能够在接收到目标补传数据后，根据计量数据模型以及目标补传数据智能化修正电能量数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112198375B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202011052936.0
申请日：2020-09-29
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及电力处理技术领域，提供一种单相用户的相位识别方法、装置、设备和存储介质，从台区户变电气耦合关系角度出发，基于待分析单相用户的各预设时刻的电压差值的电压差值平方和、分别与各相位的电流差值平方和乘积的开方值，得到各相位的开方值以及对应的各相位比值，通过对各相位比值的分析，不仅可实现台区配变三相电压不平衡情况下的单相用户相位准确识别，更能够在台区配变三相电压平衡时克服仅用电压曲线相似度进行相位识别准确率较低的问题，实现台区单相用户相位的全况、高效、自动识别。
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公开(公告)号：CN112541016A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011352734.8
申请日：2020-11-26
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F17/18 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种用电异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取用电数据点集合；所述用电数据点集合为待检测用户在不同时间点下的用电数据所组成的数据点集合；所述用电数据点集合中的多个用电数据点均处于同一个预设坐标系中；在所述用电数据点集合中，确定目标数据点；其中，所述目标数据点在所述坐标系中分布特征与其他数据点在所述坐标系中分布特征之间的差异满足预设条件；所述其他数据点为在多个用电数据点中除所述目标数据点以外的用电数据点；根据所述目标数据点，确定所述待检测用户的异常用电行为。采用本方法能够提高异常用电行为的检测准确度。
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公开(公告)号：CN112198375A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011052936.0
申请日：2020-09-29
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及电力处理技术领域，提供一种单相用户的相位识别方法、装置、设备和存储介质，从台区户变电气耦合关系角度出发，基于待分析单相用户的各预设时刻的电压差值的电压差值平方和、分别与各相位的电流差值平方和乘积的开方值，得到各相位的开方值以及对应的各相位比值，通过对各相位比值的分析，不仅可实现台区配变三相电压不平衡情况下的单相用户相位准确识别，更能够在台区配变三相电压平衡时克服仅用电压曲线相似度进行相位识别准确率较低的问题，实现台区单相用户相位的全况、高效、自动识别。
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公开(公告)号：CN114253958B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202111569910.8
申请日：2021-12-21
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/2458 , G06F16/25 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电能量数据的自动修正方法及装置，该方法包括：采集待补抽的电能量数据，根据预先确定的智能分析模型分析电能量数据，得到电能量数据的补抽主题以及电能量数据对应的来源地区，根据电能量数据对应的来源地区，调用与补抽主题相匹配的补抽主题接口，通过补抽主题接口向确定出的若干个目标服务端下发与补抽主题相匹配的补抽数据需求，通过补抽主题接口所包括的解析入库接口，接收由至少一个目标服务端反馈的与补抽数据需求匹配的目标补传数据，基于预先确定的计量数据模型对目标补传数据以及电能量数据执行数据修正操作，得到修正数据。可见，实施本发明能够智能化修正采集到的待补抽的电能量数据，得到符合要求的修正数据。
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公开(公告)号：CN116307165A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310239659.1
申请日：2023-03-14
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于负荷特性和数据挖掘的大用户负荷预测方法，摒弃了传统简单运用线性规划算法的电量预测，创新性地将用户活动规律与电量使用预测相结合，并将海量数据综合运用大数据、机器学习进行训练，对之后电网中的电量作出更贴近实际用户行为的预测判断，基于海量电网内的电量使用记录日志信息，深入挖掘用户行为，对输电线路铁塔下的用户活动建模总结成用户常驻、用户移动、时段错峰、业务发展等诸多特性，然后将建模结果运用机器学习训练分类，最终将不同基站的分类结果连同基站电量数据设定整体趋势变化、周期性变化和突发化等预测模型，从而更加精准地预测负荷特性和数据挖掘的大用户负荷数据结果。
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