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公开(公告)号：CN117134492A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311033295.8
申请日：2023-08-16
Applicant: 国网上海市电力公司 , 朗新科技集团股份有限公司 , 北京志翔科技股份有限公司
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于台区GIS拓扑信息的供电末端低电压运行预警方法，S1：低压出线供电路径分段；S2：分段分相电压水准计算；S3：分段分相电压渐变趋势分析：依据各分段分相电压计算结果，构建分段分相电压与时间间隔的线性回归方程，根据分段分相电压与时间的映射函数式，以此求解指定时间内各分段分相电压预测值；S4：供电末端低电压运行风险预警。本发明具有简单可靠等优点，对电压曲线数据采集较差的台区兼容性更强，可有效提升台区低电压运行风险预警的适用范围、准确性与时效性，可为台区供电质量提升、台区供电结构优化、配网台区改造建设等业务应用提供技术支持，有效提升台区低电压风险预测能力。
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公开(公告)号：CN117132016A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311033297.7
申请日：2023-08-16
Applicant: 国网上海市电力公司 , 朗新科技集团股份有限公司 , 北京志翔科技股份有限公司
IPC: G06Q10/063 , H02J13/00 , G01R19/00 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种考虑计量因素干扰的低电压运行辨识方法，S1：采集系统对用户电压信息进行实时采集，数据中心绘制电压曲线；S2：设置低电压阀值，对电压曲线数据进行初步筛选，形成初筛数据集；S3：对初筛数据集内的用户进行电压与负荷的联动性分析；S4：对初筛数据集内的用户相关邻近用户电压情况进行分析；S5：对初筛数据集内的用户进行低电压运行综合诊断，给出是否低电压运行的明确结论。本发明具有简单可靠、精准度高等优点，对计量因素造成的电压采集数据异常有很好的辨识能力，可有效提升台区低电压运行诊断准确性，实现对用户低电压运行现象的精准辨识。
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公开(公告)号：CN114610707B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202210295352.9
申请日：2022-03-24
Applicant: 国网上海市电力公司 , 北京志翔科技股份有限公司
IPC: G06F16/215 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/2135 , G06F18/2321 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出了基于用户量化评价的电力采集系统缺失数据多重插补方法，包括采集用户电表的档案类数据和曲线类数据，形成细分应用场景的用户组集合，对缺失数据占比小于设定阈值的用户组，截取其曲线类数据中不包含缺失数据的部分，作为该用户组的原始训练数据集；结合缺失模式，依托原始训练数据集，生成包括模拟缺失数据的仿真数据集；结合仿真数据集对应的真实数据，对各个算法依据拟合准确度排序，生成针对该用户组数据子集的算法集，然后将最优多重插补模型算法应用于真实确实数据，完成对真实数据的插补。本发明可从用户量化评价和数据缺失模式两个维度，实现对插补场景细分，然后在细分场景中，依托仿真缺失实验，完成插补算法优选。
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公开(公告)号：CN112886582B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202110173126.9
申请日：2021-02-08
Applicant: 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 北京志翔科技股份有限公司
Abstract: 本发明属于电力拓扑大数据分析领域，尤其涉及基于负荷率和拓扑的电压相关性识别台区相位的方法。包括以下步骤：S1：获取台区下变压器处考核总表和各用户表时间序列数据和台区用户分支数据；S2：建立基于用户分支的相位识别模型；S3：利用上述模型进行用户分支内表间、分支间基准表间、分支基准表与总表间电压相关性系数计算，诊断分支间相位一致性，完成台区单相表用户的相位识别；S4：输出相位。本专利在已知台区拓扑基础上，利用台区负荷率低时用户表电压主要由总表电压决定，对总表和用户表电压数据制定合适的点位选取策略，提出了相位趋同原则，利用皮尔逊相关性系数进行电压相关性分析，实现台区相位识别。
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公开(公告)号：CN113033897A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110327658.3
申请日：2021-03-26
Applicant: 国网上海市电力公司 , 北京志翔科技股份有限公司
Abstract: 本发明属于电力拓扑大数据分析领域，尤其涉及基于用户分支的电量相关性识别台区户变关系的方法。包括以下步骤：S1：获取台区用户分支数据、用电量数据和邻近台区数据；S2：建立用户分支的电量相关性分析模型；S3：利用电量相关性分析模型诊断用户分支与台区归属关系；S4：输出台区户变关系结果。本发明基于用户分类、用户分支数据和邻近台区数据，利用皮尔逊相关性系数，提出了正相关特征，并利用用户分支与2个或多个台区正负相关系数值量化趋势变化诊断用户分支与多个台区的归属关系，实现台户关系识别。对不同用电特征用户优化参与相关性计算的选点策略，对正负相关特征进行增强，进一步扩大了可识别的用户范围和提高了台户关系识别的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113033666A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110327661.5
申请日：2021-03-26
Applicant: 国网上海市电力公司 , 北京志翔科技股份有限公司
Abstract: 本发明属于电力拓扑大数据分析领域，尤其涉及一种融合采集业务和负荷设计规则的台区户变识别方法。包括以下步骤：S1：获取台区采集档案和台区用户分支数据；S2：建立采集拓扑分析模型；S3：利用采集拓扑分析模型对采集离群、测量点离群、计量点离群和基于用户分支的采集离群进行分析，诊断出离群点和跨采情况；S4：对分析结果按照标准输出格式进行输出。本发明利用数据分析的情境离群数据分析方法，结合用电信息采集系统的采集业务规则和用户负荷设计规则，实现台区户变识别。本发明通过将数据分析方法进行契合电网业务的改进，允许在实际电网实际业务中引入合理的特例或规则，减少采集器等设备的使用，降低成本和提高工作效率。
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公开(公告)号：CN119853049A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510001923.7
申请日：2025-01-02
Applicant: 国网上海市电力公司 , 北京志翔科技股份有限公司
Abstract: 本发明提出了基于用户共享线路阻抗的低压配电网节点电压预测，属于智能电网技术领域，包括以下步骤：S1：基于前推回代法进行潮流计算，通过前推和回代过程计算各节点的电压和支路电流值；S2：通过对前推回代法化简，得到节点电压、电流与用户共享线路阻抗之间的关系；S3：基于牛顿‑拉夫逊法，求解用户共享线路阻抗；S4：基于求得的用户共享线路阻抗，根据估计用户负荷，得到低压配电网各节点预测电压。本发明有效避免了低压配电网网拓扑结构难于获知的难题，大大降低了预测低压配电网节点电压的难度，使得预测过程更加简单、便捷、实用，还可适用于高压配电网。
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公开(公告)号：CN112886581B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202110171888.5
申请日：2021-02-08
Applicant: 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 北京志翔科技股份有限公司
Abstract: 本发明属于电力拓扑大数据分析领域，尤其涉及一种基于用户分支电压相关性的台区拓扑识别的方法。包括以下步骤：S1：获取台区下变压器处考核总表和各用户表不少于3天电压电流时间序列数据和台区用户分支数据；S2：建立基于用户分支的台区拓扑诊断模型；S3：进行用户分支内表间皮尔逊相关性计算和分支间皮尔逊相关性计算，诊断分支邻近和分支是否共有上级父分支关系；S4：输出台区分支连接关系表。本发明对分支下用户和分支间用户的时间序列数据进行电压相关性分析，结合居民建筑电气设计规范中对各类用户负荷制定的设计规则，完成分支邻近、分支是否共有上级父分支的诊断，从而实现台区拓扑识别。
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公开(公告)号：CN113033666B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202110327661.5
申请日：2021-03-26
Applicant: 国网上海市电力公司 , 北京志翔科技股份有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明属于电力拓扑大数据分析领域，尤其涉及一种融合采集业务和负荷设计规则的台区户变识别方法。包括以下步骤：S1：获取台区采集档案和台区用户分支数据；S2：建立采集拓扑分析模型；S3：利用采集拓扑分析模型对采集离群、测量点离群、计量点离群和基于用户分支的采集离群进行分析，诊断出离群点和跨采情况；S4：对分析结果按照标准输出格式进行输出。本发明利用数据分析的情境离群数据分析方法，结合用电信息采集系统的采集业务规则和用户负荷设计规则，实现台区户变识别。本发明通过将数据分析方法进行契合电网业务的改进，允许在实际电网实际业务中引入合理的特例或规则，减少采集器等设备的使用，降低成本和提高工作效率。
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公开(公告)号：CN112990730B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202110326086.7
申请日：2021-03-26
Applicant: 国网上海市电力公司 , 北京志翔科技股份有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于电力拓扑大数据分析领域，尤其涉及一种利用人为采集失败增强电量相关性特征的方法。其特征在于包括以下步骤：S1：获取台区用户分支数据、用电量数据和邻近台区数据；S2：根据上述数据，建立基于采集失败优化的电量相关性分析模型；S3：利用基于采集失败优化的电量相关性分析模型诊断用户分支与台区归属关系；S4：对上述诊断结果按照给定的标准输出格式进行输出。本发明对通过对用电信息采集系统的日冻结示数进行处理，将某个用户多日用电量合并为一天用电量，提高用电量与台区线损比值和用电量波动率，增强电量电量相关性特征，从而提高电量相关性分析进行台区户变识别的准确率和检出率。
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