-
公开(公告)号：CN119884595A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411833287.6
申请日：2024-12-12
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Abstract: 本发明涉及电能表误差检测技术领域，更具体地说，是涉及一种预测台区线损的电能表误差检测方法、设备及介质，包括以下步骤：S1、数据预处理：处理线损影响变量中的噪声数据；S2、构建台区线损损耗预测模型：利用核偏最小二乘算法构建台区线损损耗预测模型，输入S1处理后的数据，计算台区线损损耗预测值；S3、构建能量守恒公式方程组，利用最小二乘法迭代求解能量守恒公式方程组；S4、输出用户误差值：根据S3中的计算结果定位异常电能表。本发明使用多维度指标进行分析计算，客观分析，贴近现实，经现场核查结果及电能表异常识别核对，通过统计比对计算效果准确率达90%以上。
-
公开(公告)号：CN119782980A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411825819.1
申请日：2024-12-11
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: G06F18/2433 , G06Q50/06 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开了一种基于鲁棒性的离群点异常用电检测结果校验方法及系统，该基于鲁棒性的离群点异常用电检测结果校验方法，包括：基于计量自动化系统获取台区用户用电数据，并进行数据清洗和预处理；采用筛选法和嵌入法，分析用户日电量与台区线损相关的特征指标，并对所述特征指标进行启发式搜索及特征之间的因子分析，挑选出关键特征；基于所述关键特征构建离群点算法模型，并进行模型训练寻找出适合的参数阈值，以及输出具有异常用电行为的嫌疑用户；在案例集上进行数据校验。本发明能够在面对数据不确定性、噪声和外部干扰时，依然保持稳定性和可靠性。
-
公开(公告)号：CN118747587A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410926368.4
申请日：2024-07-11
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/23 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及电力系统管理技术领域，揭露一种基于需求侧的负荷资源管理方法，包括：通过用户编号查询用户端的各项数据，并进行监控，得到实时监控数据；通过用户编号获取用户端的历史负荷数据，并识别用电模式和趋势，得到用户用电行为趋势数据；获取电力供应商的用电计划，并基于用户用电行为趋势数据和实时监控数据预测未来的用户需求和供电能力，得到负荷缺口；根据负荷缺口和用电计划，从预设的负荷资源池中匹配可控负荷资源，生成负荷管理方案；执行负荷管理方案，记录异常信息，并基于异常信息生成对应的告警通知，联系工作人员进行查询。本发明还提出一种基于需求侧的负荷资源管理装置、设备及存储介质。本发明可以提升电力资源的利用率。
-
公开(公告)号：CN116415198A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310322119.X
申请日：2023-03-29
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/15 , G06F18/211 , G06F18/214 , G06N5/01 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于台区用户用电行为逸出值的大数据挖掘方法，包括以下步骤：S1、数据的获取与预处理，基于计量自动化系统获取台区用户用电数据，通过用户用电数据中采集电量、采集电量变化量、线损电量、线损电量变化率、K值、还原电量等特征进行收集，然后对这些特征进行启发式搜索及特征之间进行因子分析，选择采用距离度量来作为评价函数，再通过特性构建离群点算法模型，对该模型进行训练，输出具有异常用电行为的异常用户，优化了数据处理的过程，且对其中异常数据进行剔除，避免了低压台区用电信息少、台区数量大、影响用户用电和台区线损的因素错综复杂导致的无法对低压用户用电异常进行有效分析的问题。
-
公开(公告)号：CN119917833A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411832902.1
申请日：2024-12-12
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/27 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力系统技术领域，具体地，涉及一种台区电能表运行误差评价方法、设备及介质，包括以下步骤：S1、数据获取及处理；S2、构建台区内总表与各用户表之间的电能守恒方程组；S3、根据台区数据量使用不同策略最小二乘法求解，求解各用户的误差率ej，S4、构建相关性算法模型；S5、计算迭代误差率趋势qj；S6、复核子流程；S7、台区低压用户电能表运行状态评价。本发明通过相关性、电能守恒和复核子流程等多点复合模型结合的方法，并结合动态优化策略，形成一个综合的多点复合模型，提供了更全面、准确的电能表状态评价方法，更准确地评估电能表的实际状态，减少误判，提高了系统的适应性和灵活性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119444496A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411537185.X
申请日：2024-10-31
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: G06Q50/06 , G06F21/60 , G06F21/31 , G06Q30/0201 , G06Q10/04
Abstract: 本发明涉及电力系统技术领域，揭露一种低压用户的费控任务设置方法，包括：在集中器的台区搜查电表，构建搜表任务，并采集集中器中存储的电表参数，得到电表参数数据；通过模型分析电表参数数据，并提取数据中的正常数据；通过用户档案和正常数据设置召测任务；通过电表参数调用身份认证接口，并根据接口返回的密文构建身份认证报文，并将身份认证报文和电表召测任务发送至电表；根据电表返回的信息生成执行指令，并将执行指令下发；获取执行电表召测任务的召测数据，并将召测数据和历史数据进行对比，对电表的费控标准进行调整。本发明还提出一种低压用户的费控任务设置装置、设备及存储介质。本发明可以提升电力系统的费控管理水平。
-
公开(公告)号：CN116797070A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310322118.5
申请日：2023-03-29
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F16/215 , G06F16/2458 , G06F17/18 , G06F18/23
Abstract: 本发明公开了一种基于组合策略的电能表评价方法，进行多模型融合建模，克服了单个模型存在的困难，有效提升了低压智能电表在线监测的准确率、具有显著的经济效益，为供电企业进行台区治理工作，提供了一种行之有效的实施方法；通过在电能表运行过程中,对历史运行数据进行聚类分析﹑数据挖掘,构建用户采集电量和台区线损电量的相关性算法模型；通过数据集中反映电能表设备质量的可靠性﹑稳定性,形成一套完整的终端设备质量综合评价方法；将构建用户采集电量和台区线损电量的相关性算法模型应用于终端运营过程能力评价中,基于电能表设备质量综合评价方法,合理的分辨影响电能表正常运行的主观因素和客观因素。
-
公开(公告)号：CN116338562A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310322114.7
申请日：2023-03-29
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: G01R35/04
Abstract: 本发明公开了一种智能电表运行误差监测方法，包括以下步骤：S1、信息总览，对各电能表状态进行可视化展示，输出各类信息的统计图；S2、异常分析，对台区电能表做异常分析，输出台区、台区下异常表/正常表等明细信息；S3、异常处理，统计现场核查命中情况，输出各供电单位异常统计、异常类型分布等统计信息；S4、工单监测，对下发到地市的待核查异常电能表工单监测与跟踪，输出各工单的类型、状态等信息，充分运用数据中心现有技术架构和人工智能机器学习算法，实现智能电表运行误差在线监测分析全过程智能管控，提升计量异常防治能力和精益化管理水平，实现智能电表误差在线监测全过程管控。
-
公开(公告)号：CN114372808A8
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202111392676.6
申请日：2021-11-23
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于KNN神经网络算法的用电异常分方法，包括以下步骤：S1、数据选取：通过电网服务器用的电热力图，选取相邻用电峰值较高区域为检测试验区，从服务器数据库内调取该区域用户用电数据；S2、数据筛分：根据检测区域内用户用电数据峰值，初略筛分疑似正常用户和疑似异常用户，并将数据缺失和数据异常用户信息单独归类。该种基于KNN神经网络算法的用电异常分方法，利用用户以往用电数据结合正常数据样本和异常数据样本判断现有数据，从而快速筛选分类那些用户用电异常，利用KNN算法排查清算，相对于传统人工排查清算，不仅效率大大提高，节约大量人力物力，使用方便，具有较高的实用价值。
-
公开(公告)号：CN119782688A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411825807.9
申请日：2024-12-11
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: G06F17/18 , G06F17/10 , G06F18/214 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力领域中的基于岭回归算法与双钩曲线的台区标杆线损识别方法，在数据预处理阶段，通过定义业务逻辑规则和分位数阈值，剔除明显不合理及极端波动的数据点，确保后续分析基于可靠的数据集；在建模阶段，使用多项式拟合方法对台区线损数据进行拟合，找到最佳拟合曲线，并结合岭回归算法，通过正则化控制模型复杂度；根据拟合结果，构建线损双钩曲线，得到位于正常线损范围内且具有代表性的线损水平，基于构建的线损双钩曲线，对新采集到的数据进行实时预处理，为台区线损管理提供了明确的目标和参考；本发明具有数据处理更精细、算法灵活度高与台区适配度强的特点，解决了现有台区数据处理方法中存在的准确性不足和效率低下的问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
33
records
(took 0.025 seconds)
