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公开(公告)号：CN111596255B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202010728912.6
申请日：2020-07-27
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明属于变电站计量技术领域，涉及一种强化学习算法的计量误差远程在线检测方法。误差检测与评估过程利用计量功率采集样本与标准电表值进行误差比较，优化标准化误差专家库数值；再利用Q‑Learning函数强化学习算法构建电量不平衡的映射模型，对专家库更新数值指导Q迭代网络的初始值定义，通过实时采集的电量数据变化过程准确预测出下一时刻的电量值，实现电量值预测功能，并与专家库中标准值进行比差计算，获取平均预测误差值，当误差范围超出误差置信区间，则立即发出预警信息。本发明优势在可以远程测试计量系统整体误差，具有强自适应调整能力，符合误差产生的动态特性，评估结论准确，系统易于实现。
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公开(公告)号：CN111596255A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010728912.6
申请日：2020-07-27
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明属于变电站计量技术领域，涉及一种强化学习算法的计量误差远程在线检测方法。误差检测与评估过程利用计量功率采集样本与标准电表值进行误差比较，优化标准化误差专家库数值；再利用Q-Learning函数强化学习算法构建电量不平衡的映射模型，对专家库更新数值指导Q迭代网络的初始值定义，通过实时采集的电量数据变化过程准确预测出下一时刻的电量值，实现电量值预测功能，并与专家库中标准值进行比差计算，获取平均预测误差值，当误差范围超出误差置信区间，则立即发出预警信息。本发明优势在可以远程测试计量系统整体误差，具有强自适应调整能力，符合误差产生的动态特性，评估结论准确，系统易于实现。
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公开(公告)号：CN113469189A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202111024585.7
申请日：2021-09-02
Applicant: 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 国网江西省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用电采集数据缺失值填充方法、系统及装置，所述方法包括：利用平均值‑方差法对用电采集数据异常值处理；利用用电采集数据去训练降噪自编码器模型，基于训练好的降噪自编码器网络模型去重构原始的用电样本数据，利用重构数据来填充缺失的用电采集样本数据，且模型中加入新提出的Depreciation‑FourOrder正则化方法；结合k‑means聚类技术利用数据的标准差来矫正填充的数据值。本发明通过降噪自编码器模型填充用电采集数据的缺失值，加入提出的新的正则化项，提高模型性能。根据网络层的单元数设置噪声水平。利用数据的标准差来矫正填充的数据值，使得填充值更加准确。
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公开(公告)号：CN111797899A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010502448.9
申请日：2020-06-04
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提出了一种低压台区kmeans聚类方法及系统。包括以下步骤：首先，依托用电信息采集系统，采集若干台区的相关电气特征参数，建立样本数据集；其次，采用主成分分析法对所述样本数据集进行特征提取，将高维数据集降维到低维数据集；然后，基于改进布谷鸟搜索的kmeans聚类算法对所述低维数据集进行聚类；最后，运用t-SNE方法对聚类结果进行降维三维分类结果显示。本发明相较于传统的kmeans聚类算法，减少了对于初始值的依赖，提高了低压台区聚类的准确性，为下一步进行典型台区的线损计算分析提供了技术支撑。
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公开(公告)号：CN117383240A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311477100.9
申请日：2023-11-08
Applicant: 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 国网江西省电力有限公司
IPC: B65G47/90
Abstract: 本发明属于互感器检测技术领域的一种互感器检测的上料装置，包括底座板、稳定固定组件和高度调节组件，所述稳定固定组件包括固定杆，所述固定杆固定连接于底座板的两端，两侧所述固定杆的两侧设置有限位套，本发明通过二号电机带动丝杆旋转，就可以带动上安装块沿着丝杆旋转，就可以使上安装块之间间距收缩，再由于一号支撑杆和二号支撑杆交叉设置并且连接处通过中心轴转动安装有在一起，就可以顶住安装钣金沿着限位杆上下移动，对整个装置进行移动，通过一号电机带动齿轮旋转，齿轮通过卡齿啮合连接有齿板，齿板固定连接于连接杆和顶板一侧表面，带动顶板沿着限位套内上下移动，从而对整个装置进行支撑，保证在互感器上料时的稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117035138A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202210465893.1
申请日：2022-04-29
Applicant: 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 国网江西省电力有限公司
Abstract: 本申请提供了一种线损预测方法、装置、电子设备和可读存储介质，该方法包括：确定中低压配电网，计算中低压配电网的多个线损影响因素；采集中低压配电网的线损数据；基于粗糙集理论分别计算线损影响因素对线损数据的影响度，得到多个影响度；将多个影响度按照从大到小的顺序进行排序，基于BP神经网络，根据前N个影响度对应的线损影响因素进行模型训练建立中低压配电网的线损计算模型，N为正整数；通过线损预测模型预测线损。在线损分析自动化水平低、人工介入量大、运维资源有限的背景下，为中低压配电网线损管理工作提供统一的考核指标，聚焦于对电网产生实际经济损失的异常，实现中低压线损运维管理资源合理分配，提升线损管理工作效率。
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公开(公告)号：CN113919449B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111526678.X
申请日：2021-12-15
Applicant: 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了基于精准模糊聚类算法的居民电力数据聚类方法及装置，该方法包括：步骤1：推导精准模糊聚类算法的目标函数，并定义精准模糊聚类中心，计算隶属矩阵，控制精准模糊聚类算法的误差，使得精准模糊聚类算法的目标函数最小；步骤2：根据评价数据集聚类方法的度量指标，选取与居民电力数据可维护性和响度指标值影响最大的每类加权方法、低耦合度方法、对每个类的响应度方法这三个度量指标算得的度量值重新组合运算，得到一个影响精准模糊隶属矩阵精度的隶属系数，从而确定精准模糊聚类算法的聚类中心，并运用精准模糊聚类算法对数据聚类。本发明提高了聚类算法的准确度和精度，聚类算法的可维护性和响度指标值也得到优化。
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公开(公告)号：CN113919449A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111526678.X
申请日：2021-12-15
Applicant: 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了基于精准模糊聚类算法的居民电力数据聚类方法及装置，该方法包括：步骤1：推导精准模糊聚类算法的目标函数，并定义精准模糊聚类中心，计算隶属矩阵，控制精准模糊聚类算法的误差，使得精准模糊聚类算法的目标函数最小；步骤2：根据评价数据集聚类方法的度量指标，选取与居民电力数据可维护性和响度指标值影响最大的每类加权方法、低耦合度方法、对每个类的响应度方法这三个度量指标算得的度量值重新组合运算，得到一个影响精准模糊隶属矩阵精度的隶属系数，从而确定精准模糊聚类算法的聚类中心，并运用精准模糊聚类算法对数据聚类。本发明提高了聚类算法的准确度和精度，聚类算法的可维护性和响度指标值也得到优化。
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公开(公告)号：CN113469189B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202111024585.7
申请日：2021-09-02
Applicant: 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 国网江西省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用电采集数据缺失值填充方法、系统及装置，所述方法包括：利用平均值‑方差法对用电采集数据异常值处理；利用用电采集数据去训练降噪自编码器模型，基于训练好的降噪自编码器网络模型去重构原始的用电样本数据，利用重构数据来填充缺失的用电采集样本数据，且模型中加入新提出的Depreciation‑FourOrder正则化方法；结合k‑means聚类技术利用数据的标准差来矫正填充的数据值。本发明通过降噪自编码器模型填充用电采集数据的缺失值，加入提出的新的正则化项，提高模型性能。根据网络层的单元数设置噪声水平。利用数据的标准差来矫正填充的数据值，使得填充值更加准确。
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公开(公告)号：CN117557138A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311503428.3
申请日：2023-11-13
Applicant: 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 国网江西省电力有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/04
Abstract: 本申请公开了一种生产设备运行状态的评估方法、装置、介质及设备，其中方法包括：预先确定若干评估指标以及若干评估结果；基于生产设备在生产过程中的生产数据，确定各所述评估指标隶属于各评估结果的初始隶属度；基于各所述评估指标对应的权重值以及各评估指标隶属于各评估结果的初始隶属度，计算各评估结果的概率值；基于各所述评估结果的概率值确定生产设备运行状态的目标评估结果。本申请通过根据生产设备的生产数据来确定各评估指标隶属于各评估结果的初始隶属度，后续就可以进一步结合各评估指标的权重值，精准的确定各评估结果的概率值；从而可以根据各评估结果的概率值精确的获得生产设备运行状态的最终评估结果。
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