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公开(公告)号：CN119892651A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411814986.6
申请日：2024-12-11
Applicant: 国网天津市电力公司城东供电分公司 , 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L41/14 , H04L67/104 , H04L69/18 , H04L12/18
Abstract: 本发明涉及一种多台区多融合终端点对点去中心化的通讯组网方法，包括以下步骤：S1、分析不同融合终端对等通信的通信协议，并基于此建立点对点通信通道；S2、根据融合终端的软硬件解耦模式，通过硬件上的嵌入式APP来支持融合终端的即插即用；S3、将步骤S1点对点通信通道和步骤S2即插即用的融合终端相结合，构成灵活拓展的多台区多融合终端点对点去中心化的通讯组网。本发明能够有效解决传统集中式架构的扩展性和安全性问题，能够支持不同类型的终端设备即插即用地接入网络。
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公开(公告)号：CN119382065A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411208174.7
申请日：2024-08-30
Applicant: 国网天津市电力公司城东供电分公司 , 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于多门控混合长短期记忆网络的台区负荷调控预测方法，包括如下步骤：S1、获取历史电力负荷数据及需要考虑的对电力负荷产生影响的影响因素特征；S2、构建输入/输出数据集模型；S3、构建多个LSTM组成的核心网络，用于提取周期性和不确定性特征数据；S4、构建与输出任务相关联的多门控单元网络，对多维特征进行融合输出，获得负荷分量预测值；S5、构建多门控混合长短期记忆网络预测模型并对其进行训练，融合不同频率负荷分量，采用分位数损失函数中加入Huber范式修正前端模型误差，得到最终的电力负荷预测结果。本发明能够提升配电台区电力负荷灵活资源可信调控预测精度。
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公开(公告)号：CN114880806A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210578354.9
申请日：2022-05-25
Applicant: 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网天津市电力公司城东供电分公司
Abstract: 本发明涉及一种基于粒子群优化的新能源汽车销量预测模型参数优化方法，包括以下步骤：步骤1、选择输入变量，并划分训练集和测试集；步骤2、数据预处理，将训练集的输入和输出数据都进行归一化处理；步骤3、选择核函数并利用粒子群参数优化算法，寻找C和σ的最优取值，计算训练样本数据的均方误差，并将其看作粒子群的适应度函数，初始化粒子群；步骤4、更新个体极值和全局极值，在每次迭代过程中，比较两极值大小，并实时更新；步骤5、实时更新粒子飞行速度和当前位置，当种群迭代达到终止条件，优化结束，输出当前最优参数值。本发明算法简单、收敛速度快、不需要主观设置过多参数且能够在降低模型的误差的同时，提高了训练效果和预测精度。
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公开(公告)号：CN115026791B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210964661.0
申请日：2022-08-12
Applicant: 天津滨电电力工程有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网天津市电力公司城东供电分公司
Inventor： 高强伟 , 刘超 , 黄旭 , 邓欣宇 , 赵风松 , 王继革 , 赵长伟 , 刘伟 , 李宇 , 刘延博 , 朱汉卿 , 王玉辉 , 高寒 , 刘柯岳 , 刘轶超 , 骈瑞珺 , 刘倞 , 杨国朝 , 李广敏 , 王小璇 , 陆杨 , 陈静 , 王晶 , 王治博
Abstract: 本发明涉及一种便拆卸式配电站点挂轨式机器人行走机构，包括行走轨道、两组取电滑触组件、一组载波滑触组件、定位条形码，机器人本体行走部件；行走轨道为工字型轨道；定位条形码粘贴于行走轨道的侧面；机器人本体行走部件包括行走导向部分、取电通讯部分及定位部分；行走导向部分包括行走机架、行走轮和四组导向轮装置；行走轮紧密贴合于行走轨道下端面上；四组导向轮装置通过上、下导向轮与分别与行走轨道的下翼缘的上、下表面导向配合；取电通讯部分包括两根取电滑触臂和一根载波滑触臂；定位部分包括激光扫码枪。本机构行走稳定性好、取电方便、移动定位准确、具有自卸功能。
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公开(公告)号：CN114881705A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210578343.0
申请日：2022-05-25
Applicant: 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网天津市电力公司城东供电分公司
Abstract: 本发明涉及一种基于最小二乘支持向量机的新能源汽车销量预测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1、建立基于最小二乘支持向量机的新能源汽车月度销量预测模型；步骤2、求解步骤1所构建的基于最小二乘支持向量机的新能源汽车月度销量预测模型，输出预测值。本发明弥补了传统线性回归模型、支持向量机的缺点，能够有效提升预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114776972A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210707786.5
申请日：2022-06-22
Applicant: 天津滨电电力工程有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网天津市电力公司城东供电分公司
IPC: F16M11/08 , F16M11/10 , F16M11/04 , F16M11/18 , F16M13/02 , H04N5/232 , H04N7/18 , H04W4/30 , H02B3/00 , H02G1/00
Abstract: 本发明公开了一种配电站内部全角度图像采集的分体式巡检机器人，包括壳体、旋转调节单元、升降倾角调节单元及摄像单元，其中壳体底部转动连接旋转调节单元，且壳体的底部垂向固设有定位管；旋转调节单元的调节端周向旋转并轴向限位套装在定位管上，且旋转调节单元的调节端底面上轴对称布设升降倾角调节单元；升降倾角调节单元的调节端多点绝缘挂接摄像单元；定位管的底端轴向制出有径向定位摄像单元的定位锥孔，该定位锥孔的孔底处设置有为摄像单元充电的充电触点。该巡检机器人可对配电站内的间隙位置进行360°环绕且绝缘的分体式巡检，其巡检的地形环境限制小，且通过拍摄系统的信号承接放大，可有效保证巡检图像的清晰度及时效性。
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公开(公告)号：CN114266396A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111577283.2
申请日：2021-12-21
Applicant: 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网天津市电力公司城东供电分公司
Abstract: 本发明涉及一种基于电网特征智能筛选的暂态稳定判别方法，包括以下步骤：步骤1、利用拉丁超立方抽样生成电网的各种运行状态样本；步骤2、基于步骤1的生成电网的各种运行状态样本，使用改进的最大相关最小冗余算法筛选能够表征系统暂态稳定性的关键特征；步骤3、利用步骤2筛选出的关键特征对系统稳定性进行判别。本发明基于改进的最大相关最小冗余算法，能够辨识影响系统稳定性关键因素，进而解决传统方法暂态稳定评估不准确的问题，为电网运行人员提供暂态稳定预防控制的思路和方法。
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公开(公告)号：CN118249312A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202311678528.X
申请日：2023-12-08
Applicant: 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网天津市电力公司城东供电分公司
Abstract: 本发明涉及一种基于小波变换与多任务学习深度融合的电力负荷预测方法，包括以下步骤：S1、获取M天的历史电力负荷数据及需要考虑的对电力负荷产生影响的影响因素特征；S2、构建离散小波变换模型；S3、形成适用于多任务学习神经网络模型训练的特征数据库与预测标签；S4、构建基于硬共享机制的多任务学习负荷分量预测模型；S5、构建全连接神经网络预测模型，得到最终的电力负荷预测结果。本发明能够充分考虑不同频率分量特征的相关性，使神经网络充分拟合分量变化趋势，从而提升负荷分量预测精度。
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公开(公告)号：CN115526264A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211265987.0
申请日：2022-10-13
Applicant: 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网天津市电力公司城东供电分公司
Inventor： 邓欣宇 , 王小璇 , 刘延博 , 李宇 , 高强伟 , 宗烨琛 , 张军 , 李艳 , 黄旭 , 杨国朝 , 徐智 , 刘伟 , 杨得博 , 赵长伟 , 骈睿珺 , 刘志超 , 刘扬 , 王治博
Abstract: 本发明涉及一种基于自编码器的用户用电行为分类分析方法，包括以下步骤：S1、通过智能电表获取用户历史用电数据，进行数据清洗；S2、构建基于欠完备自编码器的特征提取模型，采用迭代方式选择合适的编码比率β；S3、构建特征优选评价指标，采用启发式搜索方法得到最佳的用户用电特征集合；S4、构建基于BP神经网络的用户用电行为分类模型，将编码特征和最佳用电特征作为BP神经网络的训练特征，将用户实际用电类型作为训练标签，对BP神经网络进行训练；S5、将待分类用户的编码特征和最佳用电特征输入到训练好的BP神经网络中，得到用户用电行为分类结果。本发明有够有效提升分类的准确率且计算效率更高。
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公开(公告)号：CN115511218A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211340684.0
申请日：2022-10-25
Applicant: 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网天津市电力公司城东供电分公司
Inventor： 邓欣宇 , 王小璇 , 张军 , 宗烨琛 , 黄旭 , 刘延博 , 李宇 , 李艳 , 韩斌 , 高强伟 , 刘伟 , 杨国朝 , 徐智 , 杨得博 , 赵长伟 , 骈睿珺 , 刘志超 , 刘扬 , 王治博 , 张晓航
Abstract: 本发明涉及一种基于多任务学习与深度学习的间歇型电器负荷预测方法，包括以下步骤：S1、获取居民用户的智能电表负荷数据以及设备级的负荷数据，定义K指数，并对该居民用户的电器设备进行分类，将电器分为持续型和间歇型两类；S2、对间歇型电器的负荷特征进行提取，得到历史负荷、日使用时长、日使用频率、星期、时刻等与间歇型电器使用相关的负荷特征，以及温度、湿度、露点等气象特征；S3、构建基于硬参数共享多任务学习和门控循环单元网络的间歇型电器负荷预测模型，即MTL‑GRU模型，利用历史负荷特征以及气象特征对MTL‑GRU模型进行训练；S4、将历史间歇型电器负荷数据输入到训练好的模型中，得到间歇型电器的负荷预测结果。本发明能够有效提高负荷预测效率和准确性。
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