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公开(公告)号：CN113222473B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110623798.5
申请日：2021-06-04
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 上海电力大学 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出了一种基于电力大脑中枢的电网负荷调整方法及装置，包括：构建指标体系；通过预先构建的电力大脑中枢基于指标体系获取各个地区的实时指标矩阵；根据实时指标矩阵获取正理想解和负理想解，分别计算第i个地区的实时指标数据与正理想解的KL距离以及与负理想解的KL距离，建立第i个地区的虚拟负理想解的KL距离；结合虚拟负理想解的KL距离计算各个地区与负理想解的相对接近度；分析相对接近度的准确概率，对相对接近度进行调整，得到反馈相对接近度；根据反馈相对接近度调整地区的电网负荷。基于优化矩阵以及改进距离算法优化传统topsis法，避免存在某组解同时与正理想解、负理想解距离相近而影响最优解的选择问题，提高了负荷调控准确性。
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公开(公告)号：CN112508734A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011363422.7
申请日：2020-11-27
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 上海电力大学 , 国网浙江省电力有限公司
Abstract: 本发明提出了基于卷积神经网络的电力企业发电量的预测方法及装置，所述预测方法包括：通过电力传感器获取电力企业的历史售电数据与历史负荷，基于获取到的数据建立训练集，基于电力企业的历史企业收益数据建立测试集；将训练集输入预设的卷积神经网络，得到卷积神经网络的训练结果，基于训练结果和测试集，对卷积神经网络进行训练；将本年度的预期售电数据输入训练后的卷积神经网络，通过卷积神经网络确定预期负荷，基于预期负荷确定本年度的发电量。基于卷积神经网络构建历史售电情况与企业收益之间的非线性关系，能够克服指标数据维度不同的障碍，准确描述二者之间的关系，便于电力企业根据预测结果合理的规划电力资源。
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公开(公告)号：CN112508251A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011363405.3
申请日：2020-11-27
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 上海电力大学 , 国网浙江省电力有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于电力驾驶舱的负荷预测方法及装置，所述负荷预测方法包括：通过预先构建的电力驾驶舱获取历史负荷和电力指标对应的历史数据，基于历史数据构建各个地区的训练矩阵，得到标准矩阵；基于基尼系数和肯德尔相关系数确定标准矩阵中各个电力指标的权重；基于所述权重，对标准矩阵和历史负荷进行拟合，得到负荷预测模型；获取待预测地区的电力指标对应的实时数据，结合负荷预测模型得到待预测地区的负荷预测值；其中，所述电力指标包括用电类指标和经济类指标。引入了基尼系数和肯德尔相关系数，克服了传统critic法仅适用于连续、正态分布数据的局限性，更适用于数据种类多样复杂的电网系统。
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公开(公告)号：CN112396087A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011043880.2
申请日：2020-09-28
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 上海电力大学
Abstract: 本发明提出了一种基于智能电表的独居老人用电数据分析方法及装置，包括：通过智能电表采集住宅小区中所有用户的用电数据；根据预设的指标特征，从用电数据中提取出特征数据；将特征数据输入包含若干个机器学习分类器的融合分类模型，根据融合分类模型的分类结果判断特征数据对应的用户是否为独居老人；若判断是独居老人，对独居老人的特征数据进行用电异常分析，根据分析结果决定是否发出异常用电行为告警。与传统人工排查相比，本发明通过智能电表获取用电数据，并基于特征提取算法对用户的智能电表数据进行数据挖掘，再通过结合多种机器学习分类器的分类结果，提高识别独居老人的准确性，大大降低了人工排查成本。
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公开(公告)号：CN112396577A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011136658.7
申请日：2020-10-22
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及图像检测领域，尤其涉及一种基于泊松融合样本扩充的变压器的缺陷检测方法，包括：提取变压器图像中的变压器区域图像；利用泊松融合的方法生成变压器缺陷图像；基于变压器区域图像和变压器缺陷图像训练获得缺陷检测模型；利用缺陷检测模型对现场变压器图像进行缺陷检测。通过使用本发明，可以实现以下效果：通过引入风格化图像进一步提升恶劣天气下变压器区域图像提取的准确性；通过泊松融合生成缺陷样本，解决由于缺陷样本不足导致缺陷检测模型检测效果不佳的问题；通过缺陷检测模型自动完成变压器的缺陷检测，大大减轻工作量，提升缺陷检测效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112508734B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202011363422.7
申请日：2020-11-27
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 上海电力大学 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出了基于卷积神经网络的电力企业发电量的预测方法及装置，所述预测方法包括：通过电力传感器获取电力企业的历史售电数据与历史负荷，基于获取到的数据建立训练集，基于电力企业的历史企业收益数据建立测试集；将训练集输入预设的卷积神经网络，得到卷积神经网络的训练结果，基于训练结果和测试集，对卷积神经网络进行训练；将本年度的预期售电数据输入训练后的卷积神经网络，通过卷积神经网络确定预期负荷，基于预期负荷确定本年度的发电量。基于卷积神经网络构建历史售电情况与企业收益之间的非线性关系，能够克服指标数据维度不同的障碍，准确描述二者之间的关系，便于电力企业根据预测结果合理的规划电力资源。
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公开(公告)号：CN112396087B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202011043880.2
申请日：2020-09-28
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 上海电力大学
Abstract: 本发明提出了一种基于智能电表的独居老人用电数据分析方法及装置，包括：通过智能电表采集住宅小区中所有用户的用电数据；根据预设的指标特征，从用电数据中提取出特征数据；将特征数据输入包含若干个机器学习分类器的融合分类模型，根据融合分类模型的分类结果判断特征数据对应的用户是否为独居老人；若判断是独居老人，对独居老人的特征数据进行用电异常分析，根据分析结果决定是否发出异常用电行为告警。与传统人工排查相比，本发明通过智能电表获取用电数据，并基于特征提取算法对用户的智能电表数据进行数据挖掘，再通过结合多种机器学习分类器的分类结果，提高识别独居老人的准确性，大大降低了人工排查成本。
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公开(公告)号：CN113222473A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110623798.5
申请日：2021-06-04
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 上海电力大学 , 国网浙江省电力有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于电力大脑中枢的电网负荷调整方法及装置，包括：构建指标体系；通过预先构建的电力大脑中枢基于指标体系获取各个地区的实时指标矩阵；根据实时指标矩阵获取正理想解和负理想解，分别计算第i个地区的实时指标数据与正理想解的KL距离以及与负理想解的KL距离，建立第i个地区的虚拟负理想解的KL距离；结合虚拟负理想解的KL距离计算各个地区与负理想解的相对接近度；分析相对接近度的准确概率，对相对接近度进行调整，得到反馈相对接近度；根据反馈相对接近度调整地区的电网负荷。基于优化矩阵以及改进距离算法优化传统topsis法，避免存在某组解同时与正理想解、负理想解距离相近而影响最优解的选择问题，提高了负荷调控准确性。
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公开(公告)号：CN113988560B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202111223230.0
申请日：2021-10-20
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
Abstract: 本发明公开了一种参与需求侧响应的空调机组可调节能力评估方法，建立室内热力学模型，分别在单个空调参与需求侧响应和未参与需求侧响应情况下，根据单个空调的初始状态，计算单个空调的运行时间和待机时间，将未参与需求侧响应且在需求侧响应持续时间内的运行时间，与参与需求侧响应且在需求侧响应持续时间内的运行时间进行比较，再结合空调机组的冷却功率和能效比，计算单个空调机组可调节能力，空调机组中所有空调的可调节能力之和为总可调节能力，在电网控制上进行总可调节能力的调控。本申请通过精确地评估空调机组的可调节能力，实现也空调机组参与需求侧响应的高效性。
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公开(公告)号：CN118246705A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410667190.6
申请日：2024-05-28
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司
Inventor： 徐祥海 , 孙可 , 高强 , 王骏海 , 顾益磊 , 商佳宜 , 陈晨 , 陈波 , 尹建兵 , 杨翾 , 陈琳 , 韩荣杰 , 王岗 , 张志鹏 , 赵坚鹏 , 戴晴 , 陈俊尧 , 谢经炜 , 韩家鑫
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种能源需求预测方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法为根据各个能源需求产业的历史电力消费数据获取的所属产业数据类型进行预设周期的电力需求预测得到对应的电力需求预测值，并根据各个能源需求产业的历史国内生产总值增长数据将预设周期内的社会国内生产总值增长目标进行分解得到对应的产业国内生产总值增长目标值后，将分别对电力需求预测值和产业国内生产总值增长目标值依次进行能源折算和汇总处理得到的第一能源需求预测值和第二能源需求预测值输入预设BP神经网络进行融合得到目标区域能源需求预测值。本发明能有效提升能源需求预测的精准性，为有效配置能源供给和实现能源合理调配提供可靠参考依据。
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