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公开(公告)号：CN119721938A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202410644901.8
申请日：2024-05-23
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司德清县供电公司
IPC: G06Q10/10 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06N20/00 , G06F18/24 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于两阶段多特征的配储用户识别方法，克服了现有技术中配储用户识别成本高、效率低、识别精度差的问题，包括下列步骤：利用kmeans算法对用户进行聚类并结合自定义规则确定潜在配储用户群体；基于初步识别结果，对潜在配储用户进行多维度典型配储用户负荷特征和用能特征提取；基于提取的多特征，采用机器学习分类模型进行配储用户精确识别训练；利用训练好的机器学习分类模型，对配储用户进行识别。通过两阶段算法，直接基于电网侧数据实现端到端分类识别，提升配储用户识别的准确度，无需进行大量人力排查，大幅降低人力成本和排查时间成本，用户配储识别精确性高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119849654A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202410885752.4
申请日：2024-07-03
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司德清县供电公司
Abstract: 本发明公开了一种基于改进联邦学习的虚拟电厂云边协同优化方法及系统，包括：虚拟电厂的云端节点建立初始模型，并将模型参数下发到边缘节点；边缘节点对模型参数进行低秩自适应分解，利用本地数据训练得到更新后的模型参数，上传到云端节点；云端节点对上传的模型参数进行加权聚合，并将聚合后的模型参数下发到边缘节点。本发明基于联邦学习框架，使得边缘节点的本地数据不需要大量传输到云端节点，减少了数据传输量并保护了数据隐私；同时在边缘节点处采用低秩自适应分解矩阵对模型参数进行训练更新，进一步减少云边协同的数据传输量，提升书传输过程的安全性；改进了在云端处模型参数的加权聚合方式，提升云端节点全局模型聚合的合理性。
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公开(公告)号：CN119721311A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202410687873.8
申请日：2024-05-30
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司德清县供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/049 , G06N3/0455 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了基于多源融合数据的主变负荷预测方法，涉及电力设备监控分技术领域，包括以下步骤：采集各项数据，并进行数据预处理；对原始时序数据进行平稳性检验和纯随机性检验，判断当前序列变化类型，并进行对应的特征提取；建立自回归模型、LightGBM模型和TiDE模型，利用线性回归加权法将三个模型融合得到主变负荷预测模型；建立运行风险评估模型，结合主变负荷预测模型的负荷预测结果进行风险评估及预警；利用线性回归加权法融合自回归模型、LightGBM模型和TiDE模型，提高模型预测精度，有效降低主变重过载概率，提高主变运行寿命。
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公开(公告)号：CN118627920A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410624401.8
申请日：2024-05-20
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司德清县供电公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于伪标签半监督学习的污染源超限排放研判方法，基于海量多源融合数据获取用户污染源超限排放研判所需输入数据；然后结合交叉聚合特征衍生、时序样本熵、卷积神经网络自动编码器进行多维度污染源超限排放特征提取，最后通过多个机器学习模型融合预测实现研判，此外，针对污染源超限排放用户实际样本集缺少问题，引入伪标签半监督学习算法实现样本扩充增强，提升模型研判准确度。
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公开(公告)号：CN118539412A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410521119.7
申请日：2024-04-28
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于电力负荷预测技术领域，主要是为了解决现有的基线负荷算法并未考虑用户内部分布式光伏出力情况，从而导致基线负荷估计偏差变大的问题，公开了一种考虑分布式光伏出力的需求响应基线负荷估计方法，充分考虑了用户历史负荷和内部分布式光伏出力对基线负荷的影响，引入K折交叉验证策略评估基线负荷估计回归模型性能，通过构建多种特征引入机器学习lightgbm模型直接回归估计出用户需求响应基线负荷，相比于传统基线负荷算法，还更加充分利用了海量的样本数据，其基线负荷估计更加合理精确，避免基线负荷估计偏差较大，有效保障用户和需求响应实施机构双方利益。
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公开(公告)号：CN212301664U
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202020138720.5
申请日：2020-01-21
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 国网浙江德清县供电有限公司 , 上海电力大学
IPC: G01R15/12
Abstract: 本实用新型提供一种电力专用安全型万用表，包括万用表，万用表接有表棒，所述万用表和表棒之间串联有第一电流源电路，所述第一电流源电路包括电源、恒流元件和整流元件，所述电源、恒流元件、整流元件依次连接后与表棒串联。本实用新型设置了一套特殊的表棒限流电路，使流过表棒的电流不超过0.5毫安，因此无法形成通过表棒的大电流，有效避免由于测量不当引起的事故。
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