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公开(公告)号：CN111444587B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202010471979.6
申请日：2020-05-29
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于自动绘图技术的电力图形绘制方法，主要包括电力网静态拓扑生成、动态拓扑跟踪以及网络拓扑的分析；自动布局算法、自动布线算法以及变电站的布局优化算法的运用，从自动绘图技术的基础、网络拓扑、自动绘图技术的算法多方面完善，实现了对配电网内各种线路设备、厂站设备、厂站内设备、管道设备以及线路附属设备等进行分类、属性的建模，实现对自动绘图技术方法的优化，实现对配电网绘图和建模成本的降低，提高了工作效率，避免了传统人工绘图面临的问题，实现了对电力系统向智能电网转变的有效支撑。
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公开(公告)号：CN110163410B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201910276539.2
申请日：2019-04-08
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 一种基于神经网络‑时间序列的线损电量的预测方法，根据供电量和耗电量关系预测线损电量，线损电量为Pl＝PSu‑PSa，其中，Pl为线损电量，PSu为供电量，PSa为耗电量。计算耗电量的步骤包括：步骤1，建立源数据库，采集并存储用户历史耗电量历史数据；步骤2，构建BP神经网络‑时间序列耗电量预测模型，并初始化BP神经网络的参数；步骤3，输入用户历史耗电量数据及影响因素数据，训练所述BP神经网络‑时间序列耗电量预测模型，得到经训练的BP神经网络‑时间序列耗电量预测模型；步骤4，通过所述经训练的BP神经网络‑时间序列耗电量预测模型进行耗电量预测。以上提高了电力源数据的利用率，确保了耗电量预测的准确度，从而提高线损预测的完整性和质量。
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公开(公告)号：CN110601173B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201910546799.7
申请日：2019-06-24
Applicant: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 拜润卿 , 辛永 , 黄文思 , 王维洲 , 刘福潮 , 陆鑫 , 陈婧 , 邢延东 , 张海龙 , 廖华东 , 薛迎卫 , 史玉杰 , 刘文飞 , 范成锋 , 周雪 , 周治伊 , 何欣 , 崔力心 , 谷峪 , 郭文科
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算的配网拓扑识别方法及装置，其中，方法包括：采集多源数据，并根据校验规则对多源数据进行校验，生成初始拓扑关系；对配变采集电压值进行聚类分析，识别异常数据，并对异常数据进行修正，生成边缘计算后的拓扑关系；根据节点电压求解结果构建电压关联系数矩阵，并求取相关系数，并根据相关系数和拓扑关系获取最终配电网拓扑关系。根据本发明实施例的识别方法，可以基于边缘计算准确识别配网拓扑关系，有效提升配电网拓扑连接关系的正确性，提升使用体验，有效满足使用需求。
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公开(公告)号：CN111444587A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010471979.6
申请日：2020-05-29
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于自动绘图技术的电力图形绘制方法，主要包括电力网静态拓扑生成、动态拓扑跟踪以及网络拓扑的分析；自动布局算法、自动布线算法以及变电站的布局优化算法的运用，从自动绘图技术的基础、网络拓扑、自动绘图技术的算法多方面完善，实现了对配电网内各种线路设备、厂站设备、厂站内设备、管道设备以及线路附属设备等进行分类、属性的建模，实现对自动绘图技术方法的优化，实现对配电网绘图和建模成本的降低，提高了工作效率，避免了传统人工绘图面临的问题，实现了对电力系统向智能电网转变的有效支撑。
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公开(公告)号：CN110163410A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910276539.2
申请日：2019-04-08
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 一种基于神经网络-时间序列的线损电量的预测方法，根据供电量和耗电量关系预测线损电量，线损电量为Pl＝PSu-PSa，其中，Pl为线损电量，PSu为供电量，PSa为耗电量。计算耗电量的步骤包括：步骤1，建立源数据库，采集并存储用户历史耗电量历史数据；步骤2，构建BP神经网络-时间序列耗电量预测模型，并初始化BP神经网络的参数；步骤3，输入用户历史耗电量数据及影响因素数据，训练所述BP神经网络-时间序列耗电量预测模型，得到经训练的BP神经网络-时间序列耗电量预测模型；步骤4，通过所述经训练的BP神经网络-时间序列耗电量预测模型进行耗电量预测。以上提高了电力源数据的利用率，确保了耗电量预测的准确度，从而提高线损预测的完整性和质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109299878A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811156376.6
申请日：2018-09-29
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国家电网有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/2458
Abstract: 一种基于设备运行明细数据挖掘的电网监测方法。本发明涉及一种基于设备运行明细数据的电网监测方法，包括：获取电网中各个电网设备的运行明细数据；构建电网设备运行健康模型；基于上述数据利用运行健康模型确定电网设备的健康度；根据确定的健康度的变化评估各个电网设备的运行状态。本发明的方法可用于确定配电网薄弱环节，为配电网的安全运行提供技术支持。
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公开(公告)号：CN110601173A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910546799.7
申请日：2019-06-24
Applicant: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 拜润卿 , 辛永 , 黄文思 , 王维洲 , 刘福潮 , 陆鑫 , 陈婧 , 邢延东 , 张海龙 , 廖华东 , 薛迎卫 , 史玉杰 , 刘文飞 , 范成锋 , 周雪 , 周治伊 , 何欣 , 崔力心 , 谷峪 , 郭文科
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算的配网拓扑识别方法及装置，其中，方法包括：采集多源数据，并根据校验规则对多源数据进行校验，生成初始拓扑关系；对配变采集电压值进行聚类分析，识别异常数据，并对异常数据进行修正，生成边缘计算后的拓扑关系；根据节点电压求解结果构建电压关联系数矩阵，并求取相关系数，并根据相关系数和拓扑关系获取最终配电网拓扑关系。根据本发明实施例的识别方法，可以基于边缘计算准确识别配网拓扑关系，有效提升配电网拓扑连接关系的正确性，提升使用体验，有效满足使用需求。
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公开(公告)号：CN106570778A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201610895912.9
申请日：2016-10-14
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
IPC: G06Q50/06
CPC classification number: G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种基于大数据的数据集成与线损分析计算的方法，包括：步骤0000，获取电力数据；步骤1000，对所述电力数据进行集成；步骤2000，根据步骤1000的电力数据计算电力线损；步骤3000，对步骤2000获取的电力线损进行异常分析。本发明可以充分利用电力数据，对其进行深入分析，提供大量的高附加值服务，实现电量源头采集、线损自动生成、指标全过程监控、业务全方位贯通协同，实现电量与线损管理标准化、智能化、精益化和自动化，有力支撑公司坚强智能电网、现代配电网建设。
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公开(公告)号：CN106570778B
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201610895912.9
申请日：2016-10-14
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种基于大数据的数据集成与线损分析计算的方法，包括：步骤0000，获取电力数据；步骤1000，对所述电力数据进行集成；步骤2000，根据步骤1000的电力数据计算电力线损；步骤3000，对步骤2000获取的电力线损进行异常分析。本发明可以充分利用电力数据，对其进行深入分析，提供大量的高附加值服务，实现电量源头采集、线损自动生成、指标全过程监控、业务全方位贯通协同，实现电量与线损管理标准化、智能化、精益化和自动化，有力支撑公司坚强智能电网、现代配电网建设。
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公开(公告)号：CN119716241A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411914920.4
申请日：2024-12-24
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G01R22/06 , G01R21/00 , G06F18/2131 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/27
Abstract: 本发明涉及一种考虑事件波的电量异常智能监测方法，包括以下步骤：S1:通过传感器和智能装置采集事件波数据；S2:使用时频分析算法提取电量需求相关事件波的时序特征和频谱特征；S3:根据提取的时序特征和频谱特征，构建训练集，训练基于机器学习和深度学习构建的电量需求动因分析模型；S4:构建电量异常监测模型，通过事件波幅值、频域能量标定基础规则，异常检测模型通过自编码器学习正常波形特征，结合动因分析，实现智能电量异常监测；S5:构建分层可视化模型，图形化展示电量变化的原因、事件行为及异常预警信息。本发明实现对电量异常的实时监测与预警，能够有效应对电力系统中瞬态、稳态及复杂非平稳事件的挑战。
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