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公开(公告)号:CN108628960A
公开(公告)日:2018-10-09
申请号:CN201810334805.8
申请日:2018-04-15
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司东莞供电局
CPC classification number: G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种专变电量数据异常快速诊断流程方法。该方法通过对营销系统以及计量自动化系统间数据的深入挖掘和对比,提出专变电量数据异常的快速诊断流程方法,为电费核算人员提供快捷方便的异常数据定位,提高异常复核效率,提升专变异常消缺率。
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公开(公告)号:CN112598157B
公开(公告)日:2023-03-24
申请号:CN202011364841.2
申请日:2020-11-27
Applicant: 广东电网有限责任公司东莞供电局
Abstract: 本发明实施例公开了一种电力负荷的预测方法和装置。电力负荷的预测方法包括:将预设历史时间段内的用户负荷按照降序排列;累加每个所述用户负荷,直到累计负荷超过第一预设百分比;其中,被累加到的用户标记为重点用户,剩余的用户标记为一般用户;对所述重点用户进行预测,得到第一负荷预测值A(i,j);其中,i为用户编号,j为日期;对所述一般用户的实际负荷进行向量化,得到第二负荷实际值B(i,j);叠加所述重点用户的预测和所述一般用户的向量化,得到总量预测结果A(i,j+1),B(i,j+1)。与现有技术相比,本发明实施例提升了电力负荷预测的准确度。
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公开(公告)号:CN108647246A
公开(公告)日:2018-10-12
申请号:CN201810334795.8
申请日:2018-04-15
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司东莞供电局
CPC classification number: G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种专变电量异常诊断平台架构的诊断方法。该方法以专变电量异常诊断平台通过自动采集电力营销系统、计量自动化系统的档案数据和抄表数据,通过定制化的规则与阀值,对专变电量异常数据进行自动化智能诊断,给出异常数据提示,引导电费核算人员进行电量电费确认工作。
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公开(公告)号:CN119518745A
公开(公告)日:2025-02-25
申请号:CN202411636184.0
申请日:2024-11-15
Applicant: 广东电网有限责任公司东莞供电局
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及电力运维技术领域,具体公开一种基于动态电碳因子的用户多目标需求响应策略生成方法,所述方法包括:根据不同季节的用户负荷特性,建立若干不同的需求响应情景模型;构建各所述需求响应情景模型的约束条件,并针对每一所述约束条件转引入对应的惩罚函数;将多目标麻雀优化算法集成到需求响应情景模型中,以优化所述需求响应情景模型。本发明提供的基于动态电碳因子的用户多目标需求响应策略生成方法,能实现电力系统负荷平衡、成本降低和碳排放减少的多目标优化。
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公开(公告)号:CN115269664A
公开(公告)日:2022-11-01
申请号:CN202210863532.2
申请日:2022-07-20
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司东莞供电局
IPC: G06F16/2457 , G06F16/27 , G06Q50/06
Abstract: 本发明实施例公开了一种充电桩计量点异常档案筛选方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:提取数据源系统中目标信息表所对应的目标字段信息;将目标信息表所对应的目标字段信息同步至信息筛选数据库,在信息筛选数据库中筛选行业类别异常的计量点档案组成异常计量点记录清单。本发明实施例,通过将目标信息表所对应的目标字段信息同步到信息筛选数据库,保证了数据的完整性和统一性,便于及时且高效进行数据筛查;通过在信息筛选数据库中筛选行业类别异常的计量点档案,以组成异常计量点记录清单,实现了对充电桩计量点进行有效分类,解决了充电桩错收基本电费的情况。
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公开(公告)号:CN112598157A
公开(公告)日:2021-04-02
申请号:CN202011364841.2
申请日:2020-11-27
Applicant: 广东电网有限责任公司东莞供电局
Abstract: 本发明实施例公开了一种电力负荷的预测方法和装置。电力负荷的预测方法包括:将预设历史时间段内的用户负荷按照降序排列;累加每个所述用户负荷,直到累计负荷超过第一预设百分比;其中,被累加到的用户标记为重点用户,剩余的用户标记为一般用户;对所述重点用户进行预测,得到第一负荷预测值A(i,j);其中,i为用户编号,j为日期;对所述一般用户的实际负荷进行向量化,得到第二负荷实际值B(i,j);叠加所述重点用户的预测和所述一般用户的向量化,得到总量预测结果A(i,j+1),B(i,j+1)。与现有技术相比,本发明实施例提升了电力负荷预测的准确度。
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