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公开(公告)号：CN115099298B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210482087.5
申请日：2022-05-05
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F17/18 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及电力系统低压台区运营技术领域，尤其涉及一种低压台区线损异常诊断方法，确定台区的基准线损率，判断台区实际运行线损率值与台区的基准线损率随台区同期供电量E变化的曲线的符合度，如果台区实际运行线损率值与台区的基准线损率随台区同期供电量E变化的曲线满足一定的符合度，利用台区的历史数据，求解台区实际线损系数，最后将实际线损系数和线损基准参数进行比较，T0有偏差判断为固定损耗超差，δ0有偏差判断为线路损耗超差，ε有偏差判断为计量偏差超差。本发明为线损现场异常诊断提供了更具指导性的方法，大大减少了无谓的现场工作量，提高了线损治理人员现场处理的效率，节省了人力和物力成本。
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公开(公告)号：CN111988796B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202010674504.7
申请日：2020-07-14
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开基于双模通信的台区信息采集业务带宽优化系统及方法，该系统包括：配置双模模块的智能电表及其第一通信节点、配置双模模块的集中器及其第二通信节点、主站系统，所述第一通信节点包括中继电表通信节点、末端电表通信节点，所述第二通信节点包括集中器通信节点；所述末端电表通信节点将数据上传至所述中继电表通信节点，所述中继电表通信节点转发数据至所述集中器通信节点，所述集中器通信节点缓存数据，并定时上送至主站系统支撑海量用电数据的分析和应用。本发明还提出基于双模通信的台区信息采集业务带宽优化方法，考虑时延和丢包率Qos指标构造代价函数，以综合代价最小化为目标，优化台区通信链路质量，实现台区业务带宽的优化。
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公开(公告)号：CN115099298A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210482087.5
申请日：2022-05-05
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司
Abstract: 本发明涉及电力系统低压台区运营技术领域，尤其涉及一种低压台区线损异常诊断方法，确定台区的基准线损率，判断台区实际运行线损率值与台区的基准线损率随台区同期供电量E变化的曲线的符合度，如果台区实际运行线损率值与台区的基准线损率随台区同期供电量E变化的曲线满足一定的符合度，利用台区的历史数据，求解台区实际线损系数，最后将实际线损系数和线损基准参数进行比较，T0有偏差判断为固定损耗超差，δ0有偏差判断为线路损耗超差，ε有偏差判断为计量偏差超差。本发明为线损现场异常诊断提供了更具指导性的方法，大大减少了无谓的现场工作量，提高了线损治理人员现场处理的效率，节省了人力和物力成本。
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公开(公告)号：CN110490409B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN201910603337.4
申请日：2019-07-05
Applicant: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 江苏方天电力技术有限公司 , 河海大学
Abstract: 本发明公开了线损率技术领域的一种基于DNN的低压台区线损率标杆值设定方法，旨在解决现有技术中缺少台区线损率标杆值指标的技术问题，基于现有的用电管理系统采集台区运行数据，筛选出台区线损率的影响因子；对台区线损率进行相关性分析，提取出影响线损率的线损率关键因子；基于深度神经网络算法对关键因子和台区线损率进行建模，计算出台区线损率的标杆值；根据计算出的台区线损率标杆值对线损异常台区进行调整。本发明所述方法以实际运行数据为依据，提取出影响线损率的关键因子，利用DNN建立低压台区线损率标杆值计算模型。该方法能够给出低压台区线损率的标杆值，为各类台区线损提供一把“标尺”，明确降损方向。
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公开(公告)号：CN114756818A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210269131.4
申请日：2022-03-18
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 江苏方天电力技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于滑动均值优化的电机类负荷事件提取方法及装置，所述方法包括获取预先采集的待检测的工商业总表处，设定采样频率的有功序列；利用设定大小的滑动窗口将所述有功序列划分为多个数据窗，分别计算各数据窗中有功序列的均值；比较各数据窗与相邻的前一数据窗的有功序列均值大小，若当前数据窗的有功序列均值比前一数据窗的有功序列均值大，则通过累加和算法获得累加序列；对所述累加序列进行平均斜率差计算，获得累加序列的前向差分；根据累加序列的前向差分确定电机类负荷的启停信息，本发明为非介入式方法，仅在用户总表处进行数据采集，即可达到监测效果，使用设备数量少、成本低、易实施，为政府监管提供重要依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112653128B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202011397343.8
申请日：2020-12-03
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于k最近邻法的居民负荷辨识方法，包括居民负荷特征匹配库矩阵构建方法和实时负荷特征最近邻关联辨识方法，所述居民负荷特征匹配库矩阵构建方法根据样本电器的功率变化，进行电器启停事件检测和特征变化量计算，构建负荷特征匹配库矩阵；所述实时负荷特征最近邻关联辨识方法，根据待辨识负荷的功率变化，进行电器实时启停事件检测与负荷特征匹配库矩阵邻近匹配，得到最终的匹配结果。基于居民用户总进线采集的电流和电压暂态信息，提升负荷事件感知实时性；通过最近邻匹配，提升匹配的精准度，综合提升居民负荷辨识能力。
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公开(公告)号：CN113970893A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111063190.8
申请日：2021-09-10
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明提供一种用电监测终端设备及其即装即采方法，包括电能表、RS485接口、用电监测终端、HPLC模块、台区能源控制器、4G模块与主站服务器；电能表，所述电能表用于提供采集系统的采集源；RS485接口，所述RS485接口用于连接电能表采集电能表数据；用电监测终端，所述用电监测终端用于通过HPLC模块与台区能源控制器载波主节点模块的通信。本发明通过自下而上主动入网、建档，保证了同一电能表在用电监测终端内的索引号唯一性，不会因为每次搜表档案的变化而发生变化，同时避免没有空闲索引号存储新电能表的问题并可保证索引号的连续性，可以有效避免用电监测终端长期运行过程中因现场的情况变化，可靠性更高。
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公开(公告)号：CN113780440A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111082868.7
申请日：2021-09-15
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司
IPC: G06K9/62 , G06F16/215 , H02J3/00
Abstract: 本发明提供了一种提升抗数据扰动能力的低压台区相别辨识方法，该方法首先提取低压台区用户与配变变压器电压基本数据，然后基于DTW算法计算任意两用户的电压曲线相似度，最后以簇类数为3，簇内曲线相似度最低为优化目标条件，基于K‑means算法进行低压台区用户聚类并实现用户相别辨识。该方法基于电能表的量测电压数据，采用DTW算法有效解决数据缺失、时钟偏差等问题，不仅有利于系统的智能化改造，更有利于对故障的响应和服务效率的提高。
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公开(公告)号：CN109991512B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201910132487.1
申请日：2019-02-22
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 光一科技股份有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 严永辉 , 王黎明 , 喻伟 , 李平 , 李新家 , 管诗骈 , 熊政 , 赵勇 , 刘飞 , 汪梦余 , 刘述波 , 戚文君 , 戴成涛 , 徐博 , 戴炀 , 张鸿鸣 , 査满霞
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了基于负荷突变同步的低压配电箱用户相位大数据辨识方法，首先用电信息采集器对三相电流值进行周期采样和保存；用电信息采集器运行过程中，若接收到单相电能表上传的“电流突变同步检查”通信报文，则分别计算出三相电流变化值；分析A相、B相和C相三相电流变化值，得到单相电能表的相位信息。本发明能够在不停电的前提下，实现低压配电台区用户单相表的相位信息识别。
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公开(公告)号：CN112560909A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011399294.1
申请日：2020-12-04
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于多类型特征交互的云端协同非介入负荷辨识方法，以电力负荷为研究对象从负荷特征入手，非介入负荷辨识终端基于高频采样,提取有功功率、无功功率、三次谐波和二次谐波，构建终端负荷特征库，进行家庭电器辨识并将无法确定类别的电器的时空特征上送云端；其次云端辨识能力提升，构建包含固有特征、时空特征及统计特征组成的云侧历史特征库；最后构建云端闭环升级机制，云侧将差异性特征回送终端完善终端电器特征库，综合实现不确定电器细化识别能力提升。引入多类型特征交互的云端协同负荷辨识模式，应用轻量级邻近辨识方法，基于云端协同可以进一步提高辨识电器细粒度和精度，对于辨识特征相近的电器具有良好的辨识准确性。
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