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公开(公告)号：CN111832174B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202010672784.8
申请日：2020-07-14
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 北京博望华科科技有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于多元回归的配线线损率处理方法及装置，所述方法包括：通过计算机定时获取线变台户的基础数据集，基于所述基础数据获取与线损率相关的线损数据集；基于所述线损数据集构建线损率与线损率影响因素的多元回归模型；分析所述影响因素在不同条件下的配线线损率影响因素的权重，得到多元回归模型在不同条件下的多元回归模型实例；在确定当前条件下所适用的多元回归模型实例后，由计算机计算当前条件下的线损率，通过显示装置实时显示。本发明采用依次采用拟合优度检验、F检验、t检验对多元回归模型进行优化，以获得精确的多元回归模型，并且针对不同的用电条件，建立相应的多元回归模型，方便后续调用，可以实时、自动的显示线损率。
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公开(公告)号：CN112966970A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110339621.2
申请日：2021-03-30
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 北京博望华科科技有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于Canopy‑Kmedoids算法的台区线损数据处理方法、装置、介质，该方法包括：采集配电网台区的基础数据信息，所述基础数据信息包括所述台区的静态参数，基于所述静态参数筛选出线损率稳定的台区样本集合；基于所述基础数据信息分析台区线损率影响因素，选择影响程度大的台区静态参数，采用Canpoy算法对数据集进行“粗”聚类，以Canopy子集的中心点作为K‑medoids算法的初始中心点进行“细聚类”，通过计算每种聚类方案的误差平方和SSE，以每种聚类方案的误差平方和做出手肘图，选择手肘图拐点处的K值作为最优K值作为最优结果，使用所述最优结果进行该台区的线损计算，并根据线损计算结果对电网进行控制。本发明提高了聚类效果，使得线损计算准确、客观。
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公开(公告)号：CN111832174A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010672784.8
申请日：2020-07-14
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 北京博望华科科技有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于多元回归的配线线损率处理方法及装置，所述方法包括：通过计算机定时获取线变台户的基础数据集，基于所述基础数据获取与线损率相关的线损数据集；基于所述线损数据集构建线损率与线损率影响因素的多元回归模型；分析所述影响因素在不同条件下的配线线损率影响因素的权重，得到多元回归模型在不同条件下的多元回归模型实例；在确定当前条件下所适用的多元回归模型实例后，由计算机计算当前条件下的线损率，通过显示装置实时显示。本发明采用依次采用拟合优度检验、F检验、t检验对多元回归模型进行优化，以获得精确的多元回归模型，并且针对不同的用电条件，建立相应的多元回归模型，方便后续调用，可以实时、自动的显示线损率。
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公开(公告)号：CN111650432A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010672808.X
申请日：2020-07-14
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 北京博望华科科技有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于线损的窃电确定方法及装置，所述方法包括：通过计算机定时获取线变台户的基础数据；基于所述基础数据计算线损特征指标；基于所述线损特征指标筛选存在窃电情况的疑似配线；计算配线线损率与用户用电量的相关性系数，确定该疑似配线下的窃电用户。本发明中，以平均线损率、线损率变异系数和线损率变化趋势数值作为线损特征指标，采用逐步判断的方式确定存在窃电行为的疑似配线，即先确定存在疑似窃电行为的配线，然后在针对该配线下的每个用户计算其用电量与配线线损率的相关系数，进而确定窃电用户，该确定方法效率高，确定的窃电用户准确，防止了排查工人白跑路的情况，且提出了这些特征指标及相关性的具体计算公式。
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公开(公告)号：CN111950928B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202010860506.5
申请日：2020-08-24
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 北京博望华科科技有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开了一种配电网降损方法、装置、存储介质及计算设备，该方法包括：获取配电网当前运行数据，基于预设周期从配电网当前运行数据中提取线损影响因素，构建高维随机矩阵；针对高维随机矩阵进行特征提取，得到用于表征配电网运行状态的高维随机矩阵特征；将高维随机矩阵特征输入预先训练好的降损分析模型，并接收降损分析模型输出的降损策略；基于降损策略对配电网运行状态进行调整，以实现降损。本申请至少解决由于确定降损策略过程复杂而导致的配电网降损效率低、效果差的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112966972A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110340396.4
申请日：2021-03-30
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 北京博望华科科技有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于组合赋权TOPSIS的线损数据处理方法、装置及介质，该方法包括以下步骤：建立线损综合计算指标体系；根据确定的所述综合计算指标体系，从所述配电网中采集所述地区配电网线损的数据；根据所述综合计算指标体系，使用改进层次分析法计算各指标的第一权重；使用熵权法基于采集所述地区配电网线损的数据计算各指标的第二权重；将各指标的第一权重和第二权重相结合得到各指标的组合权重；将各指标的组合权重和采集所述地区配电网线损的数据使用TOPSIS方法得到综合计算结果，并对电网运行系统进行控制，以降低所述地区的电网线损。使用各指标的组合权重和采集的地区配电网线损数据计算得到综合计算结果，使得线损估计更加准确、客观。
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公开(公告)号：CN111950928A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010860506.5
申请日：2020-08-24
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 北京博望华科科技有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请公开了一种配电网降损方法、装置、存储介质及计算设备，该方法包括：获取配电网当前运行数据，基于预设周期从配电网当前运行数据中提取线损影响因素，构建高维随机矩阵；针对高维随机矩阵进行特征提取，得到用于表征配电网运行状态的高维随机矩阵特征；将高维随机矩阵特征输入预先训练好的降损分析模型，并接收降损分析模型输出的降损策略；基于降损策略对配电网运行状态进行调整，以实现降损。本申请至少解决由于确定降损策略过程复杂而导致的配电网降损效率低、效果差的技术问题。
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公开(公告)号：CN118259226A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202211671049.0
申请日：2022-12-26
Applicant: 国网冀北电力有限公司廊坊供电公司 , 国家电网有限公司 , 深圳电蚂蚁数据技术有限公司
IPC: G01R35/04
Abstract: 本发明公开了一种低压台区母线供电系统电能数据误差测量方法和装置。测量方法包括：构建第一分相总电能传感器与各回出线电能传感器的第一测量系统，构建第二分相总电能传感器与各回出线电能传感器的第二测量系统，构建第三分相总电能传感器与各回出线电能传感器的第三测量系统；在第一测量系统、第二测量系统和第三测量系统的各回出线上分别设置标准电能传感器，利用标准电能传感器对各回出线的电能传感器进行校准，获取各分相各回出线电能传感器各自的误差和真实电能数据。本发明通过构建第一测量系统、第二测量系统和第三测量系统，利用标准电能传感器对各回出线的电能传感器进行校准，获取各分相各回出线电能传感器各自的误差和真实电能数据。
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公开(公告)号：CN118259091A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202211671020.2
申请日：2022-12-26
Applicant: 国网冀北电力有限公司廊坊供电公司 , 国家电网有限公司 , 深圳电蚂蚁数据技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种低压台区供电线路线损的测量方法和装置，方法包括：构建第一测量系统和第二测量系统，在所述第一测量系统内的任一回出线上设置有第一标准电能传感器，利用第一标准电能传感器获取各出线上的电能传感器和母线进线的总电能传感器的误差；在所述第二测量系统内的任一分户电能传感器的连接线上设置有第二标准电能传感器，利用第二标准电能传感器获取各分户的电能传感和电能表箱内的总电能传感器的误差；构建低压区供电线路的线损率数学计算模型，获取低压台区供电线路的线损。本发明通过能量守恒关系，建立相应的测量系统，能精准的测量出低压台区供电线路的线损。
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公开(公告)号：CN119419763A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411500387.7
申请日：2024-10-25
Applicant: 国网冀北电力有限公司经济技术研究院 , 国网冀北电力有限公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/094 , G06N3/0455 , G06Q50/06 , G06F18/27 , G06F18/2323 , G06N3/0985 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供了一种电力负荷预测方法及系统、计算机设备，其中方法包括：针对目标区域，获取历史日期对应的历史气象数据和历史电负荷数据；对历史气象数据和历史电负荷数据进行混合编码，并对混合编码结果进行解码，得到气象‑负荷数据；对历史气象数据、历史电负荷数据和气象‑负荷数据进行特征提取，得到目标特征数据；对目标特征数据进行聚合处理，输出融合特征数据；利用预先构建的深度学习模型对融合特征数据进行电力负荷预测，输出预测结果。通过本发明，提出一种深度学习与气象负荷编码相结合的电力负荷预测方法，引入深度学习技术，增强模型对复杂数据模式的捕捉能力，并通过气象负荷编码，提高模型对外部环境变化的响应速度和准确性。
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