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公开(公告)号：CN118296775A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410378744.0
申请日：2024-03-29
Applicant: 国网北京市电力公司 , 湖北华中电力科技开发有限责任公司
IPC: G06F30/18 , G06F30/20 , G06F113/04
Abstract: 本发明属于配电网管理技术领域，具体公开了一种基于GIS的线路自动π接方法、装置、设备及介质；本发明考虑因素包括GIS、变电站典型设计、网架拓扑动态变化等，利用图像识别技术进行地块特征信息提取，充分利用地理信息等数据资源，基于π接变电站站址边界范围，结合电网规划典型设计要求，找出需π接线路周边适宜布点站址，考虑线路地理走向，对原来线路拓扑结果进行重构，按照典型设计自动生成新的线路，构建新的拓扑关系，能够自动准确进行电网规划选址；避免现场反复踏勘、工程估算不准等现象，能自动生成规划拓扑，为网架规划进一步合理性验证提供支撑。
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公开(公告)号：CN113743683A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111301932.6
申请日：2021-11-04
Applicant: 国网北京市电力公司 , 湖北华中电力科技开发有限责任公司
Abstract: 本发明属于新能源及节能技术领域，具体公开了一种基于城乡控规的饱和年负荷预测方法、系统、设备及介质，包括以下步骤：获取基础数据；供电分区划分；数据分析计算；饱和负荷预测；通过以上步骤形成基于城乡控规的饱和年负荷预测模型，根据基于城乡控规的饱和年负荷预测模型，完成对供电单元、供电网格、供电区域的饱和负荷预测。本发明一种基于城乡控规的饱和年负荷预测方法，利用大数据平台和大数据算法解决电网规划饱和年负荷预测问题。通过大数据平台实现供电区域控规导入，不同用地类型饱和年用地负荷直观数字显示，同时考虑同时率，实现供电单元、供电网格、供电区域饱和年负荷预测，提高了负荷预测的精度和可应用性。
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公开(公告)号：CN113723719B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111295357.3
申请日：2021-11-03
Applicant: 国网北京市电力公司 , 湖北华中电力科技开发有限责任公司
Abstract: 本发明属于新能源及节能技术领域，具体公开了一种基于配变的近中期负荷预测方法、装置、设备及介质，包括：采集基础数据接入；供电分区划分；历史数据分析；近中期负荷预测；利用大数据平台和大数据算法解决电网规划近中期负荷预测问题。通过数据中台实现配电档案数据和运行数据集成，通过数学方法预测配电负荷增长，叠加大用户报装和上市出清地块用电负荷，同时考虑同时率，实现供电单元、供电网格、供电区域近中期负荷预测。将理论负荷预测转为实际应用，提高了近中期负荷预测的精度和可应用性。采用的基于配变的近中期负荷预测在电网规划负荷预测领域中较新颖，克服了原有负荷预测技术的缺陷，而且提高了预测的精度、具有很好的推广应用价值。
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公开(公告)号：CN113723719A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111295357.3
申请日：2021-11-03
Applicant: 国网北京市电力公司 , 湖北华中电力科技开发有限责任公司
Abstract: 本发明属于新能源及节能技术领域，具体公开了一种基于配变的近中期负荷预测方法、装置、设备及介质，包括：采集基础数据接入；供电分区划分；历史数据分析；近中期负荷预测；利用大数据平台和大数据算法解决电网规划近中期负荷预测问题。通过数据中台实现配电档案数据和运行数据集成，通过数学方法预测配电负荷增长，叠加大用户报装和上市出清地块用电负荷，同时考虑同时率，实现供电单元、供电网格、供电区域近中期负荷预测。将理论负荷预测转为实际应用，提高了近中期负荷预测的精度和可应用性。采用的基于配变的近中期负荷预测在电网规划负荷预测领域中较新颖，克服了原有负荷预测技术的缺陷，而且提高了预测的精度、具有很好的推广应用价值。
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公开(公告)号：CN117874497B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410273266.7
申请日：2024-03-11
Applicant: 国网北京市电力公司 , 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/23 , G06F18/243 , G06N20/20
Abstract: 本发明属于配电网负荷优化技术领域，具体公开了一种负荷特征提取方法、装置、设备及介质。包括：获取预设区域内的负荷数据；用快速傅里叶变换生成频率‑幅值图；由频率‑幅值图获取主要构成频率，由主要构成频率和频率‑幅值图生成候选特征集；采用层次聚类法处理候选特征集得到第一聚类结果；采用随机森林分类器处理第一聚类结果得到分类结果，从而设重要限度值，由重要限度值筛选得到特征数据集；采用层次聚类法处理特征数据集得到第二聚类结果；比较第一聚类结果与第二聚类结果，吻合度≥预设值输出特征数据集；小于预设值则调整重要限度值。通过快速傅里叶变换将负荷数据转换至频域，通过不同频率下的幅值和相位特征，实现负荷特征量化描述。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116992197B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311262567.1
申请日：2023-09-27
Applicant: 国网北京市电力公司 , 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司
Abstract: 本发明属于变压器运行领域，具体涉及一种变压器稳态运行噪声计算方法。具体为对声压级进行加权处理，获得计权声压级；并构建边界元声学计算公式；之后根据边界元声学计算公式，获得变压器箱体表面声压数据；根据声压数据获得频域数据，根据频域数据和加权后的声压级计算变压器箱体表面的噪声。本发明设计了计算变压器噪声的声学公式，利用声压原理，采用边界元方法，设计了适合变压器设备结构的振动声学计算公式，此公式适用范围广，实用性强；应用数值计算方法将声学问题转换成声压数值计算、声压时域数据计算转换为频域数据计算，使实例数据可采集、可测量、达到了良好的精度计算效果，使结论更真实可靠。
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公开(公告)号：CN113724103B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111288793.8
申请日：2021-11-02
Applicant: 国网北京市电力公司 , 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司
Abstract: 本发明属于电数字数据处理领域，公开一种基于智能电表的区域碳排放监测方法、系统、设备及介质，方法包括：S1、通过智能电表汇总用电量数据，采集区域用电量；S2、采集区域煤炭、石油和天然气用量；S3、计算区域其他能源碳排放；S4、根据本地电厂排放直接二氧化碳排放量和外购电产生的间接二氧化碳排放量，计算区域电力碳排放；S5、根据计算的区域其他能源碳排放和区域电力碳排放，结合GIS在地图上展示分析。本发明可实时、自动统计区域能源碳排放，计算碳排放的时候带有每一个用户坐标信息，碳排放的数值通过点图面积大小，颜色深浅等方式结合坐标信息在GIS地图中体现。
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公开(公告)号：CN113722870B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111289837.9
申请日：2021-11-02
Applicant: 国网北京市电力公司 , 厦门亿力吉奥信息科技有限公司
Abstract: 本发明涉及电力技术领域，具体涉及一种电网运行全空间监测方法、系统、设备及介质。方法包括以下步骤，S1：接入并实时存储智能安防数据，在线监控输电廊道，判断杆塔是否异常；S2：若出现异常杆塔，通过无人机航拍巡检异常杆塔，传回巡检数据；S3：分类巡检数据，提取输电廊道区域的点云数据，基于点云数据构建数据模型；S4：通过数据模型，识别确认与输电线路之间小于安全距离的房屋植被；S5：发出预警信息。通过不同平台的融合，实现数据、资料的统一，能够更加全方位、多角度、多维度的描述出杆塔、通道的情况。工作人员也可以通过一个账号登录，实现全部数据的查询与分析。解决了查询流程复杂，查询隐患内容不准确的问题。
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公开(公告)号：CN113742878A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111301956.1
申请日：2021-11-04
Applicant: 国网北京市电力公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06F30/18 , G06F30/20 , G06F111/10 , G06F113/04
Abstract: 本发明属于电数字数据处理领域，具体涉及一种电网损失电量位置定位方法、系统、设备及介质，其特征在于，包括以下步骤：S1、提取每天24个整点时刻各节点计量装置实测电压、电流和功率因数模值；S2、计算各整点时刻正常电网中各节点电压；S3、计算各整点时刻故障电网中各节点电压；S4、计算附加电网中各节点平均电压模值；S5、定位损失电量位置。本发明能够准确定位10kV配电线路下电网损失电量位置，实现损失电量位置查找自动化、智能化，切实提高供电企业利润。
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公开(公告)号：CN119249358A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411756381.6
申请日：2024-12-03
Applicant: 国网经济技术研究院有限公司 , 国网北京市电力公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/15 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及电力系统技术领域，尤其涉及一种新能源并网宽频振荡数据的修复方法、系统、设备及介质，包括利用仿真模型模拟新能源并网系统，得到原始宽频振荡数据集，并对所述原始宽频振荡数据集进行预处理，得到预处理宽频振荡数据集；根据所述预处理宽频振荡数据集，模拟生成宽频振荡缺失与异常数据集；利用局部‑全局两阶段关联学习修复模型对所述宽频振荡缺失与异常数据集进行修复，得到宽频振荡修复数据。本发明基于深度学习的两阶段修复策略，实现了对新能源并网宽频振荡数据中缺失与异常值的高效、准确修复，能够有效解决由于宽频振荡数据缺失和异常带来的定位不准确问题，确保新能源基地并网和外送系统的稳定运行。
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