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公开(公告)号：CN118428544A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410609029.3
申请日：2024-05-16
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0985 , G06F18/21 , G06F18/214 , H02J3/00
Abstract: 本申请公开了一种周期性多节点电力负荷预测的方法及相关装置，包括：获取待预测负荷节点及相邻节点历史负荷和影响因素数据，构建多节点电力负荷原始数据集；接着进行预处理得到多节点负荷样本数据集，从多节点负荷样本数据集中筛选影响因素，构建最终的多节点负荷样本数据集；然后按照工作日和节假日进行划分构建周期性多节点负荷样本数据集；接着融合图卷积网络和双向门控循环单元搭建初始的周期性多节点电力负荷预测模型；最后基于数据集对初始的周期性多节点电力负荷预测模型的超参数进行优化，从而确定最终的周期性多节点电力负荷预测模型。解决了现有技术仅对单一节点的负荷预测且没考虑到周期性影响因素，导致负荷预测准确性低的问题。
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公开(公告)号：CN118427212A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410512648.0
申请日：2024-04-26
Applicant: 云南电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06F16/245 , G06F16/28 , G06F21/60 , G06F21/62
Abstract: 本申请公开了一种智能电网数据加密分类查询方法及其相关装置，方法包括：第二云服务器生成公钥和私钥，并将公钥分发给其余参与方，数据中心使用公钥加密智能电网的状态数据集加密，并将加密数据集外包给第一云服务器，控制中心为了实现对智能电网故障的预测，其将实时状态数据使用公钥加密后发送给第一云服务器，拥有加密数据集的第一云服务器收到查询请求后，与拥有私钥的第二云服务器进行联合计算，确定查询数据的类别标签，并将得到的查询结果发送给控制中心，使得控制中心根据查询结果确定智能电网的当前运行状态。本申请在保证智能电网数据的隐私前提下完成了kNN分类查询，并且将智能电网数据外包给云服务器，提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN117973176A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311672934.5
申请日：2023-12-06
Applicant: 湖南大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08 , G06N3/126 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标优化及时域卷积神经网络的窃电检测方法，包括：S01，从用户用电信息采集系统获取用户的电力数据，构建窃电数据集；S02，构建改进时域卷积神经网络的窃电检测多目标优化模型；S03，采用梯度下降算法优化模型的权重与阈值，实现窃电检测的高准确率，进而通过第三代非支配排序遗传算法(Non‑dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA‑Ⅲ)进一步优化窃电检测模型的检出率与误检率，实现窃电检测模型的高检出率与低误检率。本发明主要针对当前电网窃电检测误检率高与检出率低的问题，采用NSGA‑Ⅲ提高窃电检测模型的检出率并降低误检率。
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公开(公告)号：CN117559558A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311524674.7
申请日：2023-11-14
Applicant: 贵州电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种园区电热系统运行优化方法、装置及设备，包括响应运行优化请求，获取园区电热系统的电热负荷需求功率；对园区电热系统对应的多目标优化函数进行归一化处理，生成归一化目标函数；采用园区电热系统的传统燃煤设备功率数据、能源功率数据和归一化目标函数，构建主从博弈模型；基于预设约束条件和电热负荷需求功率，采用野马优化算法和预置求解器对主从博弈模型进行优化求解，输出目标运行优化结果；解决了现有的园区电热系统运行方法不考虑传统燃煤设备运行的盈亏，使得传统的燃煤设备的产热积极性降低，导致园区热能供应的稳定性低的技术问题。
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公开(公告)号：CN117458460A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311407873.X
申请日：2023-10-27
Applicant: 贵州电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于短期负荷预测的微电网规划调度方法和系统，首先对微电网系统未来的电力负荷进行短期预测，选择ARIMA模型完成初步的短期负荷预测，挖掘其中的线性信息，在得到预测残差后，利用CEEMD算法对残差中的非线性分量进行分解，并利用NARX模型分析负荷残差与电力负荷之间的短期相关性，将NARX残差预测结果与ARIMA模型结果相加，得到综合预测结果，然后将综合预测结果与微电网系统规划调度模型相结合，使用多目标粒子群优化算法寻找最优解。解决了现有的微电网调度方法短期负荷预测精度低、调度运行方案稳定性差，难以提高微电网系统的运行效率和可靠性，无法为未来可再生能源集成提供有力支持的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117439180A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311373343.8
申请日：2023-10-23
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广东电网有限责任公司中山供电局 , 华南理工大学
IPC: H02J3/46 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F30/20 , H02J3/14 , H02J3/00 , H02J3/32 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种综合能源系统电碳联动运行方法及装置，用于解决现有的电碳联动运行方案电碳协调不够合理，经济性、环保性较差的技术问题。包括：构建园区综合能源系统的能源转换子系统模型和存储子系统模型；基于能源转换子系统模型和存储子系统模型，结合预设转换模型、预设分配模型和预设存储模型生成综合能源系统的园区能源集线器模型；构建基于历史基准反馈的碳交易模型；采用园区能源集线器模型和碳交易模型构建电碳联动经济调度模型；根据电碳联动经济调度模型确定综合能源系统的电碳联动运行方案。
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公开(公告)号：CN117350595A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311417666.2
申请日：2023-10-27
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 贵州电网有限责任公司
IPC: G06Q10/0639 , G06F16/248 , G06N20/00 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了兼容不完整用能数据的电气化潜力评估方法、装置和设备，其中方法包括：根据多个相关企业的基础信息、用电数据、用能数据、环境信息和预设目标数据构建企业大数据集；相关企业为待评估企业所在区域、国内外同行业的企业；根据企业大数据集构建电气化潜力评估模型，电气化潜力评估模型用于评价待评估企业的电气化潜力；获取待评估企业的不完整用能数据；根据电气化潜力评估模型和不完整用能数据对待评估企业进行电气化潜力评价，得到待评估企业的电气化潜力评估结果。本发明仅根据企业的部分用能数据，也能快速、高效地得到较准确的企业电气化潜力评估结果，大幅降低了企业的评估难度和成本，有利于企业进行能源管理和节能减碳。
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公开(公告)号：CN113589034B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202110875806.5
申请日：2021-07-30
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: G01R22/06 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/2413 , G06F18/2415 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种配电系统的窃电检测方法、装置、设备和介质，配电系统与多个用电终端通信连接，方法包括：获取多个用电终端在相同周期内采集的用电数据，得到多个用电数据集；对各个用电数据集进行数据预处理，得到多个训练数据集；根据每个训练数据集所包含的窃电数据数量和正常数据数量，创建多个初始窃电检测模型；分别对各个训练数据集按照交叉验证比例进行划分，得到多组划分数据集；采用多组划分数据集分别对各个初始窃电检测模型分别进行训练，得到目标窃电检测模型；当接收到任一个用电终端发送的新用电数据时，采用目标窃电检测模型对新用电数据进行窃电检测，生成窃电判断结果，从而更为有效地提高窃电检测成功率。
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公开(公告)号：CN116227543B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310510799.8
申请日：2023-05-09
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本申请提供了一种用电异常的检测方法、检测装置、电子装置和电子设备。该方法包括：获取用电量数据和用电量数据对应的环境信息，根据用电量数据和用电量数据对应的环境信息生成用电数据序列；将用电数据序列输入LSTM‑SVR神经网络模型中，以利用LSTM‑SVR神经网络模型对用电数据序列进行回归分析，并获取LSTM‑SVR神经网络模型输出的结果，得到预测用电量；获取当前时刻的真实用电量，计算预测用电量与真实用电量之间的二范数，在二范数的值大于预设阈值的情况下，标记真实用电量为第一异常用电数据，以使得根据第一异常用电数据确定异常用电的原因。通过本申请，解决了现有技术中用电异常的检测方法耗时耗力的问题。
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公开(公告)号：CN111738348B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202010603005.9
申请日：2020-06-29
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/2321 , G06F18/214 , G06N3/088 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电力数据异常检测方法和装置，用于检测电力数据异常，本发明包括：接收预置终端发送的多个历史电力数据并执行数据预处理操作，生成与多个历史电力数据一一对应的多个训练数据；采用多个训练数据训练多尺度卷积神经网络模型，确定多个训练数据的残差项，得到目标多尺度卷积神经网络模型；采用多个训练数据的残差项训练自组织映射网络模型，得到目标自组织映射网络模型；接收预置终端发送的当前电力数据，并将当前电力数据输入目标多尺度卷积神经网络模型，生成当前电力数据的残差项；输入当前电力数据的残差项到目标自组织映射网络模型，确定当前电力数据是否异常，从而提高电力数据异常检测的灵敏度和检测效率。
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