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公开(公告)号：CN116526479A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310803984.6
申请日：2023-07-03
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: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F30/20 , G06F119/08 , G06F113/04
Abstract: 本发明属于供电量预测技术领域，具体公开了一种供电量预测方法，包括以下步骤：获取样本数据集合，并依据样本数据的总偏差，将样本数据集合划分为测试集和训练集；根据样本数据集合，构建若干子函数；根据若干子函数构建基准预测模型；通过训练集对基准预测模型进行训练，训练完成后输出第一预测模型，通过测试集对第一预测模型进行测试，若测试通过则输出预测模型，若测试未通过则重新获取样本数据建立新的基准预测模型；获取待预测数据输入预测模型获得预测供电量并输出。通过建立若干子函数从多角度综合对供电量进行预测，提高预测精度，且预测过程自动化完成，提高了预测速度。
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公开(公告)号：CN116451052A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310381137.5
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: G06F18/213 , G06F16/22 , G06F16/2457 , G06F21/62 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种行业用电负荷特征提取系统，包括外部分析模块、置信配置模块、口径分组模块、特征提取模块；利用置信分析模型建立智能对外部已经建立数据获取方式的数据进行信息智能获取，通过外部公开数据保证提高信息获取的丰度，并通过置信分析保证对无效信息的筛选，另一方面通过敏感数据索引减少信息检索需要的时间，提高运算效率，然后通过动态配置策略对外部信息进行进一步分析，结合内部信息确定用户精确的细分领域，得到行业细分特征，最后通过口径分组策略和特征提取算法可以按使用者需要的特征提取需求智能输出对应的用电负荷特征，使信息分析具有更高的粒度。
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公开(公告)号：CN116526479B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310803984.6
申请日：2023-07-03
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 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F30/20
Abstract: 本发明属于供电量预测技术领域，具体公开了一种供电量预测方法，包括以下步骤：获取样本数据集合，并依据样本数据的总偏差，将样本数据集合划分为测试集和训练集；根据样本数据集合，构建若干子函数；根据若干子函数构建基准预测模型；通过训练集对基准预测模型进行训练，训练完成后输出第一预测模型，通过测试集对第一预测模型进行测试，若测试通过则输出预测模型，若测试未通过则重新获取样本数据建立新的基准预测模型；获取待预测数据输入预测模型获得预测供电量并输出。通过建立若干子函数从多角度综合对供电量进行预测，提高预测精度，且预测过程自动化完成，提高了预测速度。
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公开(公告)号：CN119831268A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411914926.1
申请日：2024-12-24
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06Q10/0631 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于大数据的售电量智能预测方法，包括以下步骤：S1:收集与售电量相关的多维度数据，建立统一的数据仓库S2:构造多维特征；S3:使用特征重要性算法和互信息算法量化特征和目标变量间的联系，剔除冗余特征；S4:基于LSTM‑TFT混合模型构建售电量智能预测模型；S5:使用Spark Streaming对实时流数据处理，生成在线特征，部署训练好的模型LSTM‑TFT混合模型通过TF‑Serving获得预测结果。本发明通过对时间序列和外部特征进行动态建模，实现对售电量的精准预测。
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公开(公告)号：CN114529425A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210168053.9
申请日：2022-02-23
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及一种智能电量修复系统，包括模型构建子系统、电量修复子系统；通过构建位置网络和分组网络实现了对通讯信号的传输可靠性分析，同时实现对用电端类型进行获取，结合用电端的本地历史用电数据，通过权重叠加的方式产生修复波形，这样一来可以在用电量信息失真时，能够第一时间反馈并修复该信息，有利于对后续对用电数据实时完整的分析。
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Patent Agency Ranking
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：CN114529425B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210168053.9
申请日：2022-02-23
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及一种智能电量修复系统，包括模型构建子系统、电量修复子系统；通过构建位置网络和分组网络实现了对通讯信号的传输可靠性分析，同时实现对用电端类型进行获取，结合用电端的本地历史用电数据，通过权重叠加的方式产生修复波形，这样一来可以在用电量信息失真时，能够第一时间反馈并修复该信息，有利于对后续对用电数据实时完整的分析。
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公开(公告)号：CN119582261B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510134425.X
申请日：2025-02-07
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/24 , H02J3/38 , H02J3/28 , H02J3/00 , G06F18/27 , G06F18/23213 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06N3/092 , G06N3/126 , G06N3/048 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于空调电量预测的电网波动优化方法及系统，包括以下步骤：S1:收集历史电力消耗数据，包括历史天气数据和用户用电行为数据，并测算用户区域内空调使用情况的数据；S2:选择影响空调使用的关键天气特征，并基于测算的历史空调电量，构建空调电量预测模型，来预测未来空调的电量需求；S3:基于预测的未来空调的电量需求，基于DQN算法模型进行电网负荷优化；S4:采用启发式算法进行能源调度优化，最大化可再生能源使用和储能系统的利用率，并利用用户行为分析，提供个性化的激励措施，调整高峰用电负荷。本发明有效优化空调使用导致的电力波动，提高电网的稳定性和效率。
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公开(公告)号：CN114048901A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111327248.5
申请日：2021-11-10
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F16/906 , G06F16/901
Abstract: 本发明涉及一种用于用电分析的讯息标签自动标识系统，包括资讯信息库，所述资讯信息库存储有电力讯息信息，还包括模型训练子系统、信息标签子系统、信息预测子系统；实现对已有的讯息的智能分析，根据大数据以及历史数据训练模型，预测用电量和用电相关信息之间的变化关系，为电力统筹、配电变电、设施建设、维修资源分配提前建立可靠的预测系统，大大降低人工调取、分析、预测的成本，同时避免因为人为主观认定造成的信息的分析错误或者遗漏相关讯息。
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公开(公告)号：CN119582261A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510134425.X
申请日：2025-02-07
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/24 , H02J3/38 , H02J3/28 , H02J3/00 , G06F18/27 , G06F18/23213 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06N3/092 , G06N3/126 , G06N3/048 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于空调电量预测的电网波动优化方法及系统，包括以下步骤：S1:收集历史电力消耗数据，包括历史天气数据和用户用电行为数据，并测算用户区域内空调使用情况的数据；S2:选择影响空调使用的关键天气特征，并基于测算的历史空调电量，构建空调电量预测模型，来预测未来空调的电量需求；S3:基于预测的未来空调的电量需求，基于DQN算法模型进行电网负荷优化；S4:采用启发式算法进行能源调度优化，最大化可再生能源使用和储能系统的利用率，并利用用户行为分析，提供个性化的激励措施，调整高峰用电负荷。本发明有效优化空调使用导致的电力波动，提高电网的稳定性和效率。
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