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公开(公告)号：CN119695891A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411877335.1
申请日：2024-12-18
Applicant: 深圳供电局有限公司
Abstract: 本申请公开了一种温度敏感负荷预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取目标区域在历史时间段的第一用电量集合和第一温度数据集；根据第一用电量集合和第一温度数据集，确定基准用电量；获取目标区域在当前时间段的第二用电量集合和第二温度数据集；根据第二用电量集合和基准用电量，确定第一温度敏感用电量集合；确定目标区域在未来时间段的第三温度数据集；将第二温度数据集、第一温度敏感用电量集合和第三温度数据集输入至温度敏感用电量预测模型，得到未来时间段的目标温度敏感用电量集合；根据第三温度数据集和目标温度敏感用电量集合，确定d个子未来时间段对应的d个目标温度敏感负荷。本申请有利于提升负荷预测的准确性。
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公开(公告)号：CN119312973A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411421670.0
申请日：2024-10-10
Applicant: 深圳供电局有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电力需求预测方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取预设地区在多个历史时间段内的多个电力需求数据组；基于多个电力需求数据组与多个历史时间段构建线性回归预测模型；将目标时间段输入至线性回归预测模型中，得到与目标时间段对应的第一电力需求值；获取预设地区在第一预设时间段内的新能源电车充电需求数据与电器用电需求数据；第一预设时间段的结束时刻早于目标时间段的开始时刻；基于新能源电车充电需求数据与电器用电需求数据确定目标调整系数；基于目标调整系数调整第一电力需求值，得到目标电力需求值。采用本申请实施方式，提升了电力需求的预测值的准确性。
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公开(公告)号：CN103399186B
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201310329304.8
申请日：2013-07-31
Applicant: 深圳供电局有限公司
IPC: G01R11/24
Abstract: 本发明提供一种基于线损监测锁定偷漏电用户的方法和装置，所述方法包括：统计目标馈线N天的日损耗电量和M个用户的用户电量；对所述N天的日损耗电量进行修正，得到N天的日损耗电量最大值和日损耗电量最小值；选取第一天的M个用户的用户电量和所述日损耗电量最大值和日损耗电量最小值作为基准值进行标幺值计算；将标幺值计算后的N天的M个用户的用户电量、日损耗电量最大值和日损耗电量最小值分别绘制成M条用户电量曲线、1条最大日损耗电量曲线和1条最小日损耗电量曲线；将夹在最大日损耗电量曲线与最小日损耗电量曲线中间的用户电量曲线对应的用户锁定为偷漏电用户。本发明可以快速而准确的锁定偷漏电用户，挽回电力系统的损失。
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公开(公告)号：CN103778567A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410029346.4
申请日：2014-01-21
Applicant: 深圳供电局有限公司
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明实施例公开了一种甄别异常用电用户的方法，该方法包括：获得每一线损线路的多个月线损率；判断每一线损线路中是否有两个大于预设阈值的月线损率；如果是，则确定实际线损线路及线损月份；任选一实际线损线路一线损月份内的一时间段作为测试，获得测试周期内该线路上各用户用电相关的采样数据，并得到各用户的先验概率以及后验概率；根据得到的各用户的先验概率以及后验概率，通过贝叶斯公式得到各用户的类别概率，并确定得到的类别概率中数值最大的用户为嫌疑用户。本发明实施例还公开了一种甄别异常用电用户的系统。本发明实施例，解决了现有技术中甄别偷漏电用户时，硬件预防方法投资成本大以及软件预防方法局限于用户个体的问题。
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公开(公告)号：CN119787314A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411823862.4
申请日：2024-12-11
Applicant: 深圳供电局有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种用电量预测方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取多个历史年段对应的多个历史用电量数据，每一历史用电量数据对应一个历史年段，对多个历史用电量数据进行异常值修正，得到多个目标历史用电量数据，通过时间序列预测模型基于多个目标历史用电量数据预测目标年段内的目标日对应的参考用电量值，目标年段内的目标日为未来时间中的一日，通过随机森林模型基于多个目标历史用电量数据以及参考用电量值确定目标日对应的目标日用电量预测值。采用本申请实施方式，提升了用电量预测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119382092A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411434391.8
申请日：2024-10-14
Applicant: 深圳供电局有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/46 , G06Q10/0637 , G06Q10/0631 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06N20/00 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种电力需求决策方法及相关装置，所述方法包括：获取目标区域中的需求端在历史时间段内的历史电力数据；将所述历史电力数据输入至目标电力需求预测模型，得到所述目标区域中的需求端在目标未来时间段内的目标电力数据；根据所述目标电力数据，确定n个电力决策方案；对所述n个电力决策方案进行评估，得到n个评估得分；根据所述n个评估得分，在所述n个电力决策方案中选取一个电力决策方案作为目标电力决策方案。本申请有利于提高电力需求决策的准确性。
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公开(公告)号：CN119340984A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411449604.4
申请日：2024-10-16
Applicant: 深圳供电局有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力负荷预测方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取预设地区在多个历史时间段内的多个经济数据组与多个历史电力负荷值，基于多个经济数据组与多个历史电力负荷值确定装备制造业统计值对应的第一影响系数、新能源产业统计值对应的第二影响系数、农业电气化统计值对应的第三影响系数，基于第一影响系数、第二影响系数、第三影响系数确定目标调整因子，基于多个历史电力负荷值的均值确定第一参考电力负荷值，基于温度数据调整第一参考电力负荷值，得到第二参考电力负荷值，基于目标调整因子调整第二参考电力负荷值，得到目标电力负荷值。采用本申请实施方式，提升了电力负荷预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN119336467A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411451020.0
申请日：2024-10-16
Applicant: 深圳供电局有限公司
IPC: G06F9/48 , H04L67/60 , H04L67/2869 , G06F9/50 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种任务实例的处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法应用于数据整合平台系统，该方法包括：用户终端向主控终端发送多个任务实例，多个任务实例对应多个任务类型；主控终端接收多个任务实例，并获取不同任务类型的任务实例中的第一数据之间的第一关系，第一数据为电力相关数据或者经济相关数据；多个微服务单元从主控终端中分别获取与自身服务类型相对应的任务实例和任务实例对应的第一关系，并获取与任务实例的第一数据存在第一关系的其他第一数据；多个微服务单元对任务实例的第一数据和其他第一数据进行处理。采用本发明中的方法有利于解决处理任务实例的效率低下的问题。
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公开(公告)号：CN119398223A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411405578.5
申请日：2024-10-09
Applicant: 深圳供电局有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06F18/214
Abstract: 本申请公开了一种电力需求预测方法及相关装置，其中所述方法包括：获取影响电力需求的多个影响因素；确定多个影响因素中每一影响因素在预设区域中对应的原始数据集；通过灰色关联度分析法对多个原始数据集进行关联分析以对多个影响因素进行筛选，得到目标关键影响因素；确定目标关键影响因素在多个原始数据集中对应的数据，得到样本数据集；根据预设专家经验集和样本数据集对预设电力需求模型进行训练，得到目标电力需求预测模型；将预设区域中目标关键影响因素对应的目标数据集输入目标电力需求预测模型，得到目标电力预测结果。采用本申请，实现了准确地对电力需求进行预测。
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公开(公告)号：CN104216985B
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201410446368.0
申请日：2014-09-04
Applicant: 深圳供电局有限公司
Inventor： 钟聪 , 罗陆宁 , 戴斌 , 李涛 , 李炳要 , 张斌 , 黄龙茂 , 张志闻 , 沈斯伟 , 叶国雄 , 邰刚 , 刘启彬 , 林尧铭 , 黄令忠 , 刘旸 , 区彦黛 , 苏思敏 , 潘裕斌 , 侯玉 , 李嘉星
Abstract: 本发明实施例公开了一种甄别异常数据的方法，其在有多个样本数据集合上实现，该方法包括：获取第一样本数据集合以及对应的多个业务类型；在对应的每一业务类型中均设置筛选规则，并根据设置的筛选规则，得到每一业务类型的筛选数据；判断每一业务类型的筛选数据是否均存在于除第一样本数据集合之外的多个样本数据集合筛选的对比数据集合中；如果是，则确定筛选数据均为异常数据。本发明实施例，可以矫正采样过程中存在偏差，分析结果就会出现较大误差的问题，且可用于多个子类别采样，降低了采样结果的错误率；同时，可在复杂的大数据（数据总体，而不仅是样本集）中，迅速精准锁定所有的异常数据。
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