-
公开(公告)号：CN113902485B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202111212168.5
申请日：2021-10-18
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 深圳供电局有限公司
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06T3/4007
Abstract: 本申请涉及一种专变电力用户行业识别方法、装置及设备，该识别方法通过X‑means聚类算法对每个专变电力用户每日的负荷曲线按照节假日、非节假日分别聚类，得到该专变电力用户的节假日和非节假日典型日负荷曲线；之后所有聚类后的m个专变电力用户的典型日负荷曲线按照节假日、非节假日分别进行第二次X‑means聚类，实现专变电力用户的有效行业分类，及时发现历史人为操作失误造成的专变电力用户档案录入错误的情况，提高行业识别效率。解决了现有对电力系统从智能电表获取的数据通过人工实现电力用户档案行业分类，此方式存在判断结果易出错、工作效率低且耗时耗力的技术问题。
-
公开(公告)号：CN114137404B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202111390609.0
申请日：2021-11-23
Applicant: 深圳供电局有限公司
IPC: G01R31/327
Abstract: 本发明提供一种电力变压器调压开关的检修方法及系统，包括，获取目标电力变压器所处控制回路的连接数据；将所述目标电力变压器所处控制回路的连接数据输入预设的检修模型，其中，所述检修模型至少包括相应的升档模型、降档模型、电机保护开关模型及辅助开关模型；根据相应的升档模型、降档模型、电机保护开关模型及辅助开关模型对升档过程和降档过程进行模拟，得到升档模拟结果、降档模拟结果；将所述升档模拟结果、降档模拟结果分别与预设的升档过程继电器状态表、降档过程继电器状态表进行对比，得到对比结果；根据得到的对比结果判断电力变压器调压开关的是否正常，得到最终的检修结果。本发明实现快速确定故障点，生成最优检修路径，减少工作量且准确率高。
-
公开(公告)号：CN114139835A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111585536.0
申请日：2021-12-23
Applicant: 深圳供电局有限公司
Abstract: 本发明提供一种电力负荷预测关键因素的辨识方法及系统，包括，获取环境变量数据；将所述环境变量数据按照预设的归一化规则进行归一化处理，得到环境变量集合；将所述环境变量集合作为输入量输入预先训练的相关因素辨识模型，得到电力负荷预测关键因素。本发明具备根据边界数据对不同场景下关键相关因素动态辨识的能力，从而实现关键相关因素的动态辨识，提升电力负荷预测准确性。根据外部环境变化动态选取与电力负荷关系最为紧密的相关因素，并将其作为相关因素预测算法的输入量，实现根据外部环境变化动态预测分析。
-
公开(公告)号：CN114137404A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111390609.0
申请日：2021-11-23
Applicant: 深圳供电局有限公司
IPC: G01R31/327
Abstract: 本发明提供一种电力变压器调压开关的检修方法及系统，包括，获取目标电力变压器所处控制回路的连接数据；将所述目标电力变压器所处控制回路的连接数据输入预设的检修模型，其中，所述检修模型至少包括相应的升档模型、降档模型、电机保护开关模型及辅助开关模型；根据相应的升档模型、降档模型、电机保护开关模型及辅助开关模型对升档过程和降档过程进行模拟，得到升档模拟结果、降档模拟结果；将所述升档模拟结果、降档模拟结果分别与预设的升档过程继电器状态表、降档过程继电器状态表进行对比，得到对比结果；根据得到的对比结果判断电力变压器调压开关的是否正常，得到最终的检修结果。本发明实现快速确定故障点，生成最优检修路径，减少工作量且准确率高。
-
公开(公告)号：CN113902485A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111212168.5
申请日：2021-10-18
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 深圳供电局有限公司
IPC: G06Q30/02 , G06Q50/06 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06T3/40
Abstract: 本申请涉及一种专变电力用户行业识别方法、装置及设备，该识别方法通过X‑means聚类算法对每个专变电力用户每日的负荷曲线按照节假日、非节假日分别聚类，得到该专变电力用户的节假日和非节假日典型日负荷曲线；之后所有聚类后的m个专变电力用户的典型日负荷曲线按照节假日、非节假日分别进行第二次X‑means聚类，实现专变电力用户的有效行业分类，及时发现历史人为操作失误造成的专变电力用户档案录入错误的情况，提高行业识别效率。解决了现有对电力系统从智能电表获取的数据通过人工实现电力用户档案行业分类，此方式存在判断结果易出错、工作效率低且耗时耗力的技术问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114256840B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202111592659.7
申请日：2021-12-23
Applicant: 深圳供电局有限公司
Abstract: 本发明提供一种新能源多场景预测结果的整合方法及系统，包括，获取场景缩减基础数据；根据所述场景缩减基础数据通过预设的安全约束经济调度模型计算各预测场景的电网运行成本；根据预设的分区阈值将所有预测场景的电网运行成本进行均分，并将各区间内预测场景数输出为电网运行成本分布密度；根据所述电网运行成本分布密度对场景预测区间进行排序，并根据排序结果确定缩减后的典型场景；判断所述缩减后的典型场景是否满足预设的整合标准，若满足，则将缩减后的典型场景输出为新能源多场景预测结果的整合结果。本发明根据新能源预测场景下电网运行经济性差异，整合新能源多场景预测结果，实现对新能源场景的缩减。
-
公开(公告)号：CN114498625A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210009404.1
申请日：2022-01-05
Applicant: 深圳供电局有限公司
Abstract: 本发明提供一种风光储一体化电源的收益预测方法及系统，包括，获取风光储一体化系统中风电、光伏、储能装置的运行计划数据；根据所述运行计划数据计算系统预期营收和系统预期成本，并将所述系统预期营收与所述系统预期成本之差输出为系统预期收益；通过预设的约束模型判断所述系统预期收益是否满足预设的约束标准，若满足，则输出所述系统预期收益为风光储一体化电源的收益预测结果。本发明充分考虑了新能源预测偏差对预期交易收益和预期交易风险的影响，构建了基于条件价值风险的新能源预测偏差下交易风险约束，以使申报策略适应新能源预测偏差要求。
-
公开(公告)号：CN114254838A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202210017827.8
申请日：2022-01-07
Applicant: 深圳供电局有限公司
Abstract: 本发明涉及一种短期电力负荷预测影响因子的确定方法。该方法包括：建立短期负荷影响因子库，短期负荷影响因子库包括多个影响因子的历史数据；获取历史电力负荷数据，并将历史电力负荷数据输入已训练好的正常日负荷预测模型中进行预测，得到待预测日的电力负荷预测数据；根据各影响因子的所述历史数据和所述电力负荷预测数据，计算每一影响因子与电力负荷的相关性程度；根据各影响因子与电力负荷的相关性程度高低，确定用于进行短期电力负荷预测的影响因子。本发明通过确定对短期电力负荷预测影响较大的影响因子，能够更有针对性进行短期电力负荷预测，降低短期电力负荷预测的难度。
-
公开(公告)号：CN114140174A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111585525.2
申请日：2021-12-23
Applicant: 深圳供电局有限公司
Abstract: 本发明提供一种虚拟电厂交易申报的预测方法、系统、设备及介质，包括，获取虚拟电厂可调电源运行数据；根据虚拟电厂可调电源运行数据计算虚拟电厂的可调电源运行成本和虚拟电厂的预期运行效益；计算所述虚拟电厂的可调电源运行成本与所述虚拟电厂的预期运行效益之间的差值，输出为所述虚拟电厂的预测运行效益；将所述预测运行效益作为输入项输入预设的约束模型，得到最大化预测运行效益，并将最大化预测运行效益输出为最终的交易申报结果。本发明能够有效防控虚拟电厂申报策略所面临的现货市场分时电价波动风险，实施过程清晰，易于实现。
-
公开(公告)号：CN113869601A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111212174.0
申请日：2021-10-18
Applicant: 深圳供电局有限公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本申请涉及一种电力用户负荷预测方法、装置及设备，该电力用户负荷预测方法通过对待预测负荷电力用户的同一时间长度日负荷曲线进行负荷或者电量曲线聚类、归一化处理，得到该电力用户的典型负荷曲线，根据负荷特征曲线库中是否存在与典型负荷曲线相近的负荷特征曲线采用不同处理方式得到影响待预测负荷电力用户预测的影响因子，将得到负荷影响因子或有效影响因子输入负荷预测模型对待预测负荷电力用户进行负荷预测，提高对力用户负荷预测的效率，减少盲目负荷预测模型的训练，降低了电力用户负荷预测的难度。解决了现有对个体电力用户电力负荷的预测难度大且效率低的技术问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
23
records
(took 0.027 seconds)
