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公开(公告)号：CN109936144A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201711369984.0
申请日：2017-12-19
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种基于主动配电网的智能网荷互动控制系统及方法，包括负荷控制中心站、控制子站、用户就近变电站和用户子站；在每个用户处分别设置用户子站，用户子站用于采集用户设备开关的负荷信息，将负荷信息传输至相应的用户就近变电站，并接收和执行用户就近变电站传输的切负荷命令；用户就近变电站用于接收用户子站发送的负荷信息，汇总后负荷信息发送至相应的控制子站；控制子站用于接收用户就近变电站发送的负荷信息，汇总后传输至负荷控制中心，并执行负荷控制中心站发送的切负荷命令，将所需切负荷量分配至相应的用户子站；负荷控制中心站与每个控制子站通信连接，用于接收每个控制子站发送的负荷信息，并向控制子站发送切负荷命令。
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公开(公告)号：CN105023092A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510354791.2
申请日：2015-06-24
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
CPC classification number: Y02P90/82
Abstract: 本发明公开了一种基于电量特性分析的用电负荷监测方法，包括以下步骤：获取电力负荷历史监测数据，构建训练样本集合；利用单类支持向量机理论，在训练样本中进行典型日的选取；将日负荷电量数据按照时序分成四段，形成用电量历史数据序列并进行归一化；建立预测模型，对归一化得到的历史数据进行预测；将预测得到的结果按照负荷水平归一化到实测数据，并与实测数据进行比对。本发明建立负荷变化规律指标，能够反映客户宏观政策、客户生产规模对电力市场营销制定电价的影响，实现从全社会的异常能够推导出具体某行业的异常甚至具体到某客户的异常，分析出负荷异常变化引起的主要因素。
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公开(公告)号：CN104992239B
公开(公告)日：2018-04-17
申请号：CN201510355068.6
申请日：2015-06-24
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
CPC classification number: Y04S10/54
Abstract: 本发明公开了一种基于相关系数的行业用电量规律预测方法，包括：采集设定区域设定行业内各用户的用电量数据；形成用电量历史数据序列并进行归一化；分别求取各用户用电量与行业整体用电量的相关系数，确定各用户的用电量变化与该行业总体用电规律间的关联特性；选取电力负荷变化趋势与行业整体负荷变化一致性最高的用户，预测行业整体的用电量数据变化规律。本发明有益效果：能够实现从某用户电力负荷的异常能够推导出具体某行业的异常甚至是全社会电力负荷异常的预测，提高电力负荷预测结果的准确性，为电力系统进行合理经济调度、降低生产成本、防止电网大面积停电或者电网崩溃提供了的有力保障。
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公开(公告)号：CN106845646A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201611101530.0
申请日：2016-12-02
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种基于GIS平台的电力营销智能稽查系统及方法，包括：营销稽查监控系统，营销稽查监控系统分别与营销业务应用系统、用电信息采集系统通信、GIS平台和手持终端通信；营销稽查监控系统，用于从营销业务应用系统和用电信息采集系统中获取客户用电信息，通过设定的规则，对客户用电信息进行筛选分析，查找异常数据，并进行异常处理，修改客户用电信息时，同时触发营销业务应用系统相应的业务办理流程；它将营销稽查与GIS相结合，准确定位客户地址，方便工作人员到现场。同时，工作人员到达现场后通过拍照、录像等轨迹记录的方式，通过提取到现场图片内容，判断是否为工作现场及在工作现场检查的项目是否符合本次稽查的要求。
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公开(公告)号：CN104992238B
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201510354856.3
申请日：2015-06-24
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
IPC: H02J3/00
CPC classification number: Y04S10/54
Abstract: 本发明公开了一种基于典型日负荷特性的电力负荷预测方法，包括：采集设定区域设定行业内各用户的电力负荷数据，并对数据进行预处理；得到各用户的典型日负荷曲线以及行业整体负荷曲线；分别求取各用户典型日负荷曲线间的相关系数；按照各用户的用电规律对其进行分类；选取电力负荷变化趋势与行业整体负荷变化一致性最高的用户，通过该用户的用电行为规律来预测行业整体的电力负荷数据。本发明有益效果：能够实现从某用户电力负荷的异常能够推导出具体某行业的异常甚至是全社会电力负荷异常的预测，提高电力负荷预测结果的准确性，为电力系统进行合理经济调度、降低生产成本、防止电网大面积停电或者电网崩溃提供了的有力保障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106447108A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610860782.5
申请日：2016-09-28
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑业扩报装数据的用电需求分析预测方法，包括以下步骤：确定新增用户户数和新增用电设备容量，计算容量增长率与环比增长率；利用S型生长曲线构建业扩报装后的用电趋势，利用主元分析法得到业扩用电生长曲线，以瞬时生长率为基值，拐点为识别依据，进行曲线的分阶段解读；对用电量和业扩报装进行转换，利用census X12算法对解释变量和因变量进行季节性分解，将原始变量分解为趋势循环项(TC)、季节因素(SF)和随机项(IR)；分析两变量趋势项之间的相关性再进行线性回归，考虑季节因素后，确认用电量的预测值。本发明可以得到量化的容量释放规律以及报装容量与用户电量的关系，从而精确的进行电量预判。
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公开(公告)号：CN105023054A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510354781.9
申请日：2015-06-24
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种基于单类支持向量机的电力负荷分析、预测方法，包括以下步骤：获取电力负荷历史监测数据，构建训练样本集合；利用单类支持向量机理论，在训练样本中进行典型日的选取；利用典型日负荷曲线表示用户的随机变量之间线性关系的强度和方向；将用户负荷的时间序列作为离散采样点，对其进行傅里叶变换，进行频谱分析；结合用户的实际需求，构建负荷特性指标。本发明根据电力系统历史数据，能够有效预测负荷指数，指导电力系统运营；本发明可以实现具体到对某行业、某客户的负荷特性的分析，以及对负荷特性变化引起的原因具体分析。
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公开(公告)号：CN104331769B
公开(公告)日：2017-11-14
申请号：CN201410593271.2
申请日：2014-10-29
Applicant: 国家电网公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
CPC classification number: Y04S10/54
Abstract: 本发明公开了一种基于监控闭环管理的电网有序用电系统及方法，本发明采用分级监控思想，通过建立监控指标体系分别从用电客户、各级供电公司层面衡量有序用电执行水平，并以监控结果反过来作用于有序用电执行监控策略的选择，实现有序用电执行监控的闭环管理，同时实现了执行效果的可视化展示。对于重点用户及执行情况不好的用户进行着重监控，对于执行情况较好的用户可适当放宽监控频率，做到监控的有效性、经济性相结合。
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公开(公告)号：CN106447198A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610860948.3
申请日：2016-09-28
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
CPC classification number: G06Q10/06375 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于业扩报装数据的用电量核对方法，包括以下步骤：确定新增用户户数和新增用电设备容量，计算容量增长率与环比增长率；利用S型生长曲线构建业扩报装后的用电趋势，利用主元分析法得到业扩用电生长曲线，以瞬时生长率为基值，拐点为识别依据，进行曲线的分阶段解读；对用电量和业扩报装进行转换，利用census X12算法对解释变量和因变量进行季节性分解，将原始变量分解为趋势循环项(TC)、季节因素(SF)和随机项(IR)；分析两变量趋势项之间的相关性再进行线性回归，考虑季节因素后，确认用电量的预测值。将各用户的实际用电量与其用电量的预测值进行比对，如果其差值超过估计阈值，则判断该用户存在不正常用电，对其进行标注。
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公开(公告)号：CN104331841A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410593249.8
申请日：2014-10-29
Applicant: 国家电网公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
IPC: G06Q50/06
CPC classification number: G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于AHP和Delphi法的有序用电状态监控方法，本发明首先基于AHP法构建一个完善的监控指标体系，详细阐述了各个指标的计算方法，结合Delphi法确定指标权重，并据此选取分级监控，同时实现了执行效果的可视化展示。对于重点用户及执行情况不好的用户进行着重监控，对于执行情况较好的用户可适当放宽监控频率，做到监控的有效性、经济性相结合。
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