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公开(公告)号：CN113177687A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110335264.2
申请日：2021-03-29
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 国网浙江长兴县供电有限公司
Abstract: 本发明公开了一种碳耗指数的计算系统及方法，包括依次相连的采集模块、控制中心和监控管理云平台，监控管理云平台通过碳耗码与终端构成数据链路。方法包括：S1采集模块实现碳耗信息的采集和传输；S2通过逻辑判断模块实现碳耗信息的判断；S3数据分析模块进行碳耗指数计算及分析；S4结果生成模块生成碳耗码；S5企业通过碳耗码实现碳耗查看。上述技术方案通过工业生产厂家内部监测和政府部门外部监测双途径实现对工业生产过程中碳耗的监测，控制中心进行数据分析，得出碳耗指数结果并与历史数据比较实现碳耗指数变化分析，从而生成专属碳耗码，便于厂家查看从而实现生产过程中的碳耗优化。
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公开(公告)号：CN113361847A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110337088.6
申请日：2021-03-29
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 国网浙江长兴县供电有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的碳耗指数算法，其特征在于，科学方法反映区域内企业碳耗，通过对企业碳排量中剔除通过光伏等清洁能源发电产生的能源消耗碳排放量与总产值进行比值计算，形成能源碳耗指数，动态反映各区县产值碳排放变化，准确展现产业结构和新能源利用等因素对碳耗的影响。以碳能耗指数精准反映个乡镇单位产值碳排放水平。科学设置评价算法，将区域内的光伏等新能源发电量从能耗总量中准确核减相应排放量。从规上企业到乡镇区域分层反映碳排放量，简单直观，充分体现客观性。
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公开(公告)号：CN113177617A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110335390.8
申请日：2021-03-29
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 国网浙江长兴县供电有限公司
Abstract: 本发明公开了一种防篡改能效识别码的识别方法及系统，包括识别扫描模块、接收分析模块、数据存储模块和反馈模块，所述识别扫描模块将扫描的信息传输到所述接收分析模块，所述接收分析模块分别与所述数据存储模块和所述反馈模块连接以及防篡改能效识别码的识别方法。本发明通过接收分析模块分析扫描的能效识别码信息是否有效，即先初步判断能效识别码能否识别是否是伪造的假识别码，若能效识别码能够有效识别，再将识别企业对应的能效数据反馈给扫描者，扫描者根据反馈的企业能效数据进行验证，防止企业篡改能效等级等方面的内容，同时可通过反馈模块查看企业的能效关联数据，对相关行业或地区的能效情况进行了解。
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公开(公告)号：CN113177686A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110334633.6
申请日：2021-03-29
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 国网浙江长兴县供电有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于碳耗指数的能耗异常判断方法，克服了现有技术中仅仅从能源消耗角度来判断能耗是否异常、没有结合生产力，且需要监测判断若干种能量，耗时耗力的问题，它包括下列步骤：进行大数据分析比较，设置能耗评价指标；获取能源数据和产值数据，并将获取的能源数据转化为碳排放量；根据碳排放量和获取的产值数据计算能源碳耗指数；将得到的碳耗指数与评价指标对比，分析判断能耗是否异常；根据能耗情况分析产业在区域内的分布情况。将能源消耗与产值结合，通过计算碳耗指数来判断能耗等级，同时反映了各区域单位产值碳排放变化，展现了产业结构和新能源利用等因素对碳耗的影响。
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公开(公告)号：CN119721938A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202410644901.8
申请日：2024-05-23
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司德清县供电公司
IPC: G06Q10/10 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06N20/00 , G06F18/24 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于两阶段多特征的配储用户识别方法，克服了现有技术中配储用户识别成本高、效率低、识别精度差的问题，包括下列步骤：利用kmeans算法对用户进行聚类并结合自定义规则确定潜在配储用户群体；基于初步识别结果，对潜在配储用户进行多维度典型配储用户负荷特征和用能特征提取；基于提取的多特征，采用机器学习分类模型进行配储用户精确识别训练；利用训练好的机器学习分类模型，对配储用户进行识别。通过两阶段算法，直接基于电网侧数据实现端到端分类识别，提升配储用户识别的准确度，无需进行大量人力排查，大幅降低人力成本和排查时间成本，用户配储识别精确性高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117968205A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311571125.5
申请日：2023-11-23
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
IPC: F24F11/46 , H02J3/14 , H02J3/00 , H02J3/32 , G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , F24F11/56 , F24F11/64 , G06F111/04 , G06F113/04 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种大规模空调负荷参与电网削峰填谷的响应系统，包括拓扑图、目标函数和约束建立系统、空调间通信建立系统和空调主动响应系统。拓扑图、目标函数和约束建立系统用于建立空调网络拓扑图、储能优化系统和空调负荷优化系统。空调间通信建立系统用于根据空调网络拓扑图，建立空调之间的通信。空调主动响应系统包括调度系统，空调主动响应系统基于空调之间的通信，通过调度系统与储能优化系统和空调负荷优化系统结合，共同设计空调主动响应策略，使得空调负荷与电网预测负荷互补运行，实现削峰填谷。本发明具有能够最大限度地利用大规模空调负荷、平衡电力供需关系和提高能源利用效率的优点。
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公开(公告)号：CN117293873A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311157110.4
申请日：2023-09-08
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
Abstract: 一种面向移峰填谷的电动汽车充放电在线优化系统，包括数据采集模块和在线优化模块；数据采集模块用于采集数据；在线优化模块用于建立系统模型和优化目标，再基于滚动优化算法，输入电动汽车状态数据得到汽车充电时间的滑动窗口，在滑动窗口的范围内执行分布式交替方向乘子算法，在分布式交替方向乘子算法中，输入数据采集模块采集的电动汽车状态数据和充电站负荷数据，得到每辆电动汽车最优充放电功率。本发明的分布式优化方法，具有拓展性强，鲁棒性和可靠性高的优点。
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公开(公告)号：CN117058856A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310885636.8
申请日：2023-07-19
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
IPC: G08C17/02 , H04W4/80 , H04M1/72412
Abstract: 本发明公开了一种带有抄表功能的手机背夹及其抄表方法，包括：第一连接模块，第一连接模块连接抄表平台、用户验证模块、命令接收模块和信息传输模块，用户验证模块连接第三连接模块，第三连接模块连接手机和命令生成模块，命令接收模块和命令生成模块连接第二连接模块，第二连接模块连接电表、对象选择模块、命令执行模块和信息接收模块，信息接收模块连接信息传输模块、信息汇总模块和信息存储模块，信息汇总模块连接信息存储模块。本发明的有益效果是：能够通过背夹批量采集电表信息。
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公开(公告)号：CN113902085B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202111086862.7
申请日：2021-09-16
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
IPC: G06M7/04 , G06Q10/0875
Abstract: 本发明公开了一种无人值守仓库物资出入库清点装置，包括：处理模块，用于控制整个清点装置的工作；入料模块，用于将入库的物料传送入装置内并使物料均匀分布；入库计数模块，用于计算入库的物料的数量；储存模块，用于存放入库的物料；出库计数模块，用于计算出库的物料的数量；出料模块，用于将出库的物料包装并传送出装置；还公开了一种出入库清点方法，分别对入库物料清点计数和出库物料清点计数。本发明通过对物料动量的间接测量来计算物料的数量，由于物料动量对力传感器产生的作用力远大于物料自身重力，因此可以排除传感器误差以及物料自身重力波动对物料数量计算的影响。
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公开(公告)号：CN116703644A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310388456.9
申请日：2023-04-12
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司安吉县供电公司
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06F18/214 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于Attention‑RNN的短期电力负荷预测方法，涉及电力系统负荷预测技术领域。当前电力负荷预测存在无法处理非线性和非平稳数据等的问题；本发明包括步骤：基于Attention机制量化负荷时间序列中各时间节点间所隐含的时序相关性，提取互相关特征；接着，利用RNN网络的记忆特性，基于RNN提取负荷长期序列中所隐含的趋势特征以及周期特征，挖掘负荷序列的时序依赖性。利用Attention机制及RNN网络特性，从历史数据中挖掘负荷时序的时间相关性与长期依赖特征，形成基于Attention‑RNN的短期电力负荷预测模型，根据短期电力负荷预测模型进行短期电力负荷预测。本发明综合考虑负荷时序特征及外部多维影响因素，相较于传统预测方法，有效提高短期电力负荷预测的精度。
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