-
公开(公告)号：CN112200209A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202010600040.5
申请日：2020-06-28
Applicant: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 中国计量大学 , 浙江华云信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于日差分用电量的贫困用户识别方法，涉及贫困用户识别方法。目前，往往直接根据聚类的结果主观定义用户群体类型，导致对用户群体分类存在较大的误差。本发明首先通过调查问卷方式对被调查用户群进行贫困用户的统计，然后将被调查用户群分为训练样本群和测试样本群，同时对训练样本群的用户进行日用电量差分计算，得到日差分用电量数据，并利用统计方法从日差分用电量数据中分别提取贫困用户和非贫困用户用电特征数据。在此基础上对测试样本群进行验证并完善对贫困用户识别方法。本技术方案减少主观因素的影响，有效提高用户群体分类的准确性；识别效率较高、覆盖范围较广，而且节约了大量的人力物力。
-
公开(公告)号：CN114819591A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210415872.9
申请日：2022-04-20
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种电力需求响应潜力评估方法、系统及相关设备，方法包括：S1、构建基于STL算法的专变用户负荷分解模型，用于将专变用户的负荷进行分解获得负荷周期分量；S2、构建基于S‑G滤波算法的负荷曲线平台功率确定模型，确定可代表负荷曲线平台的功率，经过S‑G滤波算法处理后的负荷周期性分量中每一个局部极小值点可代表所在负荷曲线平台的功率；S3，根据指定的需求响应的起始时间，利用专变用户负荷分解模型、负荷曲线平台功率确定模型确定负荷周期性分量在响应起始时间的实时负荷功率，对所有小于实时负荷功率的负荷曲线平台功率求差值，其中的最大值即为需求响应潜力功率。可以较为准确地获得专变用户的需求响应潜力，提高了管理效率。
-
公开(公告)号：CN114358490A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111454306.0
申请日：2021-12-01
Applicant: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了面向电力需求响应的多可调资源调节能力聚合方法及系统，属于电力需求响应技术领域。本发明的一种面向电力需求响应的多可调资源调节能力聚合方法，充分考虑各类需求侧的可调资源DSR在不同季节存在的差异性，将可调资源DSR聚合分为四个典型季度进行，并采用自组织映射SOM算法进行聚类训练，将特征相似的类别，划分为同一类，并将每一类别作为一种场景；同时计算出场景出现的概率；根据每种场景下的概率，将可调资源的调节能力聚合为资源聚合体RA；进而对资源聚合体构建目标函数和约束条件，进行规模约束，实现满足多优化目标的需求侧可调资源DSR聚合，使需求响应能快速、高效地处理电网遇到的问题，支撑电力需求响应的精益化提升。
-
公开(公告)号：CN116628938A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310414449.1
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杭州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 浙江华云信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑负荷多维特征的行业中长期负荷STL‑GCK预测方法，涉及负荷预测领域。目前，预测模型常因过拟合、无法收敛等原因，预测表现不佳。本发明包括步骤：行业中长期负荷数据分解得到行业负荷的趋势分量、周期分量及残差分量；行业负荷的趋势分量处理后得到行业中长期负荷趋势分量预测值；周期分量处理后得到行业中长期负荷周期分量预测值；残差分量处理后得到核密度估计结果；综合行业中长期负荷趋势分量预测值、行业中长期负荷周期分量预测值以及残差的核密度估计结果，得到行业中长期负荷概率预测结果。本技术方案综合考虑多维时间尺度的负荷特征，相较于单一预测方法，有效提高了行业中长期负荷预测的精度。
-
公开(公告)号：CN114221341A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111485281.0
申请日：2021-12-07
Applicant: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于全物联链路的双向互动电力需求响应方法及系统，属于电力需求响应技术领域。本发明的一种基于全物联链路的双向互动电力需求响应方法，通过将电网侧需求响应系统、用户侧可调资源负荷特性全物联链路互联；并根据整体负荷使用情况，以削峰填谷为目标，将所有用户的整体优化拆解为各类用户的优化，进而对各类用户负荷群体的使用计划进行优化调整；然后对同类用户群体根据其使用需求，调整用电安排，使整体负荷使用贴近目标负荷，并将同类用户群体所能达到的最相似结果反馈给电网管理系统；最后根据各类用户群体的反馈，修正整体目标负荷，实现电网管理系统和各类用户群体的双向互动需求响应，方案详尽，切实可行，便于实现。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112671096A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011315191.2
申请日：2020-11-20
Applicant: 浙江华云信息科技有限公司
Abstract: 本申请公开了基于数据分析的台区线损电能监测系统及其监测方法，包括：通过输出转换电能完成电能传输；获取台区变压器输出端的电能量，完成台区线损的汇总；对线损总分支系统进行线路分配，完成区域内的用电需求；获取区域内的用电量；给每位用户提供独立的供电线路、保证供电线路的安全；对用户的电能消耗进行统计，完成子分支用电量的计算；通过递进式架构获取每位用户的电能消耗，计算出不同区域的线路损耗。采用递进式结构一层一层获取分支线缆的线损，通过聚类算法对不同分支路径的线损进行分析，提高线损路径的计算，使用户不断寻找影响电网运行数据输出的最优解，通过搜索最优解，进一步优化电网线路的损耗。
-
公开(公告)号：CN111310782A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201911408613.8
申请日：2019-12-31
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向电力采集设备运维的标签生成方法，涉及电力信息采集领域。目前国内各省电力信息采集系统采集运维工单量越来越多，远远超出配备运维人员的工作能力，致使系统不能及时高效的获取设备特征，无法及时了解设备运行状态，迫切的运维需求与相对低下的运维效率的矛盾日益凸显。本方法通过从现场反馈信息、系统数据、业务场景需求三个方面，采用对应基于手工方式、系统现有规则方式、根据业务场景，通过机器学习算法模型生成标签三种标签生成方式在系统中生成标签。能高效获取设备特征，及时了解设备运行状态。
-
公开(公告)号：CN114819591B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202210415872.9
申请日：2022-04-20
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 浙江大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F17/18 , H02J3/14
Abstract: 本发明公开了一种电力需求响应潜力评估方法、系统及相关设备，方法包括：S1、构建基于STL算法的专变用户负荷分解模型，用于将专变用户的负荷进行分解获得负荷周期分量；S2、构建基于S‑G滤波算法的负荷曲线平台功率确定模型，确定可代表负荷曲线平台的功率，经过S‑G滤波算法处理后的负荷周期性分量中每一个局部极小值点可代表所在负荷曲线平台的功率；S3，根据指定的需求响应的起始时间，利用专变用户负荷分解模型、负荷曲线平台功率确定模型确定负荷周期性分量在响应起始时间的实时负荷功率，对所有小于实时负荷功率的负荷曲线平台功率求差值，其中的最大值即为需求响应潜力功率。可以较为准确地获得专变用户的需求响应潜力，提高了管理效率。
-
公开(公告)号：CN118468001A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410606706.6
申请日：2024-05-16
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 浙江华云信息科技有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于时间卷积的负荷识别方法、装置及电子设备，该方法包括：获取监测数据；建立卷积神经网络模型，所述卷积神经网络模型包括移动翻转瓶颈卷积模块、逐点卷积模块、池化模块和全连接模块；所述逐点卷积模块对所述监测数据进行通道扩张，所述移动翻转瓶颈卷积模块对所述监测数据进行数据特征提取，所述池化模块对所述数据特征降维，全连接模块将所述数据特征集合，最后输出负荷识别的预测结果。本发明通过使用移动翻转瓶颈卷积模块和大核时间卷积结构，来代替增加模型深度方式来扩大有效感受野，从而大幅度减少了模型参数数量，优化了模型大小和计算效率，降低了运算和存储需求，使得模型能在资源有限的边缘设备上部署。
-
公开(公告)号：CN117786441A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311515335.2
申请日：2023-11-14
Applicant: 浙江华云信息科技有限公司
IPC: G06F18/23213 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/2135 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于改进K‑means聚类算法的多场景光伏用户用电行为分析方法，包括以下步骤：获取历史数据，对历史数据进行预处理；根据预处理后的数据采用粒子群算法对K‑means聚类算法进行初步优化；采用初步优化后的K‑means聚类算法进行聚类分析获得初步集群聚类结果；利用KPCA方法提取初步集群的特征；采用DTW方法对提取的特征进行相似性分析，建立累计距离最小值矩阵；基于累计距离最小矩阵对初步优化后的K‑means聚类算法进行二次优化；根据二次优化后的K‑means聚类算法获得最终集群聚类结果，基于最终集群聚类结果对光伏用户用电行为进行分析；本发明能够充分挖掘光伏用户负荷样本数据曲线纵向和横向变化趋势，用户用电行为分析结果更加准确。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
13
records
(took 0.143 seconds)
