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公开(公告)号：CN114329882B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202110734227.9
申请日：2021-06-30
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司 , 青岛鼎信通讯股份有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F119/04
Abstract: 本发明涉及一种电能表使用寿命评估方法及系统。该方法包括：采集电能表现场故障数据；将左删失数据添加至电能表现场故障数据，得到补齐左删失数据后的电能表现场故障数据；根据补齐左删失数据后的电能表现场故障数据的日历时间，确定电能表寿命相关数据，电能表寿命相关数据包括故障截尾时间、寿命数据和成功截尾时间；根据电能表寿命相关数据，构建左删失右截尾的电能表寿命评估模型；根据极大似然估计和Fisher信息矩阵，确定左删失右截尾的电能表寿命评估模型的参数点估计和置信限；根据参数点估计和置信限，确定电能表使用寿命。本发明能够利用左删失右截尾数据，确定电能表合理使用期限，制定电能表轮换方案。
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公开(公告)号：CN113645520A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110903019.7
申请日：2021-08-06
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国网山东省电力公司枣庄供电公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: H04Q9/00
Abstract: 本公开提供了一种低功耗电能数据采集系统及方法，包括以下步骤：通过LoRa无线模块进行电能计量数据的双向交互，将电表、与所述电表串行端口兼容的串行转换器设置和微控制器相连接，在接口连接器的作用下LoRa调制解调器分别与电缆和微控制器连接，LoRaWAN体系采用星形拓扑网络结构；所述LoRa无线模块与LoRaWAN体系双向通信，将LoRaWAN体系中的LoRa网关所接收的电能计量数据传送到电力私有云中的电能计量信息预测模型中进行预测；基于所述电力私有云，将实时的电能计量数据和基于电能计量信息预测模型的预测数据集中传输到电力公司控制中心的显示端，对分散的数据进行集中化管理。基于LoRa模块实现网络化设计，搭建智能电表网络，实现有效的电能计量和管理。
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公开(公告)号：CN115228783A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210888772.8
申请日：2022-07-27
Applicant: 国网山东省电力公司枣庄供电公司 , 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种电能表故障检测用辅助装置，属于检测辅助装置领域。其技术方案为：台架、电能表固定机构和电能表清洗机构；台架包括U形板，U形板两端下部均设置有支腿，两侧支腿上设置有横向滑槽，两侧横向滑槽之间设置有相配合的推送滑板，推送滑板上设置有若干U形夹槽；两侧支腿相对的内侧面上均设置有一对竖滑槽，推送滑板两端均设置有第一滑块，推送滑板下方的两侧支腿之间设置有支撑板，支撑板上设置有第一电动伸缩杆，第一电动伸缩杆的自由端设置有顶板，顶板与推送滑板活动接触。本发明的有益效果为：本装置使用简单，有效的清洗了电能表的表面，同时提高了对电能表进行故障检测的工作效率，节省了人力。
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公开(公告)号：CN113447875B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110586219.4
申请日：2021-05-27
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司
IPC: G01R35/02
Abstract: 本发明涉及一种拆回智能电能表剩余寿命评估方法及系统。通过拆回电能表分拣，将分拣合格后的拆回电能表进行加速寿命试验，得到智能电能表的多组误差数据，当误差数据大于设定阈值，判定拆回智能电能表失效；随机选取n台分拣合格的拆回智能电能表进行加速寿命试验，每一个时间间隔，记录拆回智能电能表失效数；根据拆回智能电能表失效数，确定拆回智能电能表在应力作用下的平均寿命的点估计和区间估计；获取加速因子；根据拆回智能电能表在应力作用下的平均寿命的点估计和区间估计和加速因子，确定拆回智能电能表剩余寿命的点估计和区间估计。本发明能够科学、准确地预测拆回智能电能表的剩余寿命，减小电子污染。
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公开(公告)号：CN117650511A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311544409.5
申请日：2023-11-20
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国网山东省电力公司 , 国网山东省电力公司青岛供电公司
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种分布式电源短期出力功率预测方法，该方法获取预设时段内任一分布式电源所针对区域的历史用电负荷时序数据；利用预设时间间隔将预设时段划分为至少一个周期，在历史用电负荷时序数据中取任一周期内的数据作为周期时序数据，获取每个周期时序数据的含噪异常程度；根据每个周期时序数据的含噪异常程度以及历史用电负荷时序数据，对ARIMA模型进行训练，得到训练好的ARIMA模型，以对分布式电源的短期出力功率进行预测，根据含噪异常程度对训练ARIMA模型时的误差权重进行优化，提高了ARIMA模型的训练结果，进而提高了分布式电源的短期出力功率的预测结果的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113486971B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202110811704.7
申请日：2021-07-19
Applicant: 国网山东省电力公司日照供电公司 , 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/2135 , G01R22/00
Abstract: 本发明提供一种基于主成分分析和神经网络的用户状态识别方法、系统，所述方法包括如下步骤：步骤1：采集用户各分支电路的实时用电数据；步骤2：在采集的数据中获取样本数据并对样本数据进行预处理；步骤3：利用主成分分析方法，生成主成分系数矩阵，将样本数据进行降维处理；步骤4：对降维后的样本数据建立用户状态识别模型；步骤5：将采集的除样本数据外的用户用电数据代入建立的用户状态识别模型，进行用户状态识别。利用主成分分析方法对原始电量监测数据及时间信息进行降维，有效减小了数据处理难度。采用效果较好的神经网络模型进行用户状态识别，模型准确度结果高。
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公开(公告)号：CN111126820B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN201911313337.7
申请日：2019-12-17
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/232 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种反窃电方法及系统，方法包括：筛选出窃电样本，对已有窃电类别进行分类并对已有窃电样本和正常样本进行类别标记；排除正常样本形成疑似窃电样本集，并进行类别标记；针对疑似窃电样本集构建基于GRU算法的疑似窃电识别模型；将疑似窃电样本集数据输入疑似窃电识别模型，输出二分类的疑似窃电样本与疑似正常样本；根据疑似窃电识别模型输出结果与疑似窃电样本集的类别标记计算其识别准确率，并对模型参数进行反馈调整；根据调整后的模型参数确定自适应类识别的反窃电防御模拟模型；利用反窃电防御模拟模型对用户用电实时数据进行反窃电检测。本发明推动了反窃电技术研究和预警防控能力的提升，全面提升了综合反窃电侦查能力。
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公开(公告)号：CN109617628B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN201811498077.0
申请日：2018-12-07
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 杜艳 , 王者龙 , 陈琳 , 杜颖 , 郭亮 , 李琮琮 , 徐新光 , 杨剑 , 朱红霞 , 王清 , 张志 , 代燕杰 , 王平欣 , 陈祉如 , 董贤光 , 杨杰 , 于超
Abstract: 本发明公开了一种多表合一采集设备多功能检测装置及方法，涵盖水气热表计M‑BUS接口电气性能测试、水气热表计通信协议测试、通信接口转换器功能测试、互换性测试、转换器配套通信模块互换性测试、转换器带载能力测试、转换器功耗测试、通信模块功耗测试；可根据不同的仪表、规约配置不同的通信接口和协议，并可进行扩展，各测试单元相互独立，测试时不受其他测试单元测试结果影响，测试方案可随机组合；测试设备类型涵盖不同类型转换器、通信模块和用于多表采集的计量表计，达到多合一的效果，提高设备利用率。
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公开(公告)号：CN113887778A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202110767176.X
申请日：2021-07-07
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司
Abstract: 本发明结合现场故障数据预测未来时间段内故障次数，通过引入优势比，提高了预测的精确度，有利于解决对电能表故障提前预判问题，从而提前发现同批量智能电能表未来区间可能的故障次数变化趋势，提升电网公司对智能电能表的寿命预测、风险评估、管理决策的全生命周期管控能力。提前发现同批次智能电能表未来区间可能的故障次数变化趋势，可以为电能表未来时间段运行维护、批量轮换和隐患排查等方面提供技术支撑，提升电网公司对智能电能表的寿命预测、风险评估、管理决策的全生命周期管控能力。
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公开(公告)号：CN113447879A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110585524.1
申请日：2021-05-27
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司
Inventor： 代燕杰 , 董贤光 , 荆臻 , 陈祉如 , 郭亮 , 李哲 , 王者龙 , 杜艳 , 徐新光 , 郭红霞 , 王清 , 王平欣 , 张志 , 朱红霞 , 李琮琮 , 郑雪 , 刘潇 , 王婷婷
IPC: G01R35/04
Abstract: 本发明涉及一种基于多应力的电能表计量误差预测方法、系统及装置，所述基于多应力的电能表计量误差预测方法包括：获取电能表的样本数据；所述样本数据包括多组对应的历史环境数据、历史电流数据、历史功率因数以及历史计量误差数据，历史环境数据包括历史温度数据和历史湿度数据；根据样本数据对BP反向传播神经网络进行训练，得到电能表误差估计模型；基于电能表误差估计模型，根据电能表的现场环境数据、电流数据和功率因数，得到电能表现场计量误差；考虑了多应力对电能表计量误差的联合影响，并通过对BP神经网络训练，构建电能表误差估计模型，可补偿环境、电流和功率因数对电能表计量误差的影响，并提高电能表计量的准确性。
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