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公开(公告)号：CN119004389A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411472778.2
申请日：2024-10-22
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
IPC: G06F18/25 , G06F18/22 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/09 , G06N3/084 , G06Q50/06
Abstract: 本公开提供了考虑多源量测数据融合的电能计量失准评估方法及系统，涉及电力计量评估技术领域，包括：获取多源电能计量数据，进行预处理后作为初始样本集；基于初始样本集提取样本特征数据，基于样本特征数据构建样本特征分布表示学习模型；设定分组相似度阈值，对样本特征数据进行分组，并计算分组类别均值样本特征数据；构建互补距离度量函数；基于样本特征分布表示学习模型得到正常样本特征数据；将正常样本特征数据输入面向区域的均值分组类别特征提取器获取样本特征；基于互补距离度量函数计算互补距离度量值，输入softmax函数输出识别样本类别；将识别样本类别与实际用户样本类别进行比较，判断电能计量数据是否失准。
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公开(公告)号：CN115600837B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202211361650.X
申请日：2022-11-02
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G01R31/00
Abstract: 本发明涉及电器负荷检测技术领域，具体涉及一种用于电器负荷异常的节能诊断方法，该方法在电器运行时，采集设定周期内的电流和电压以得到有功功率、稳态无功功率和U‑I轨迹图的对称性指标和面积；当设定周期内电器运行的状态确认为稳态状态且初步判断为电器疑似负荷异常时，根据历史电器负荷状态的特征数据得到每种特征数据的敏感性指标和相关性指标，进而得到第一异常评价值；根据U‑I轨迹图获取第二异常评价值；将第一异常评价值和第二异常评价值相加得到设定周期内的负荷异常指标；结合设定周期内的负荷异常指标与相邻历史设定周期内的负荷异常指标之间的均值确定电器负荷结果，增加了电器负荷异常检测的可靠性。
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公开(公告)号：CN118427563A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410888206.6
申请日：2024-07-04
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
IPC: G06F18/20 , G01R31/327 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06F18/2135 , G06F18/25 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及开关测试技术领域，提出了一种负荷开关性能检测方法、系统、电子设备及存储介质，获取负荷开关的多源检测数据，对多源数据进行标准化处理以及数据融合；采用核主成分分析对融合后的数据进行特征提取与高阶降维；针对构建的动态性能评估模型，动态更新动态性能评估模型权重；基于更新后的权重，通过设置的调节机制进行非线性反馈，将得到的反馈值与当前时刻的主成分特征融合，得到负荷开关性能预测结果。能够及时响应负荷开关状态的变化，有效预测和诊断潜在的性能趋势和故障，从而为负荷开关维护决策提供依据。解决了现有技术中负荷开关的性能检测滞后以及性能检测准确性低的问题。
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公开(公告)号：CN117974166A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410361357.6
申请日：2024-03-28
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
IPC: G06Q30/018 , G06Q50/06 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提出一种用电信息采集全链路异常监测及因果溯源方法及系统，涉及电力信息处理技术领域。包括获取历史监测数据，形成用电信息采集全链路监测样本数据集，进行图数据形式转化，形成图神经网络样本数据集；采用图卷积网络构建用电信息采集全链路监测模型，对模型进行训练，将图神经网络样本数据集的监测指标数据输入至训练好的用电信息采集全链路监测模型中，输出运行状态异常节点；汇总设定时间窗口内出现的异常节点，构建异常节点集合；基于异常节点集合，构建因果关联规则，得到无强因果关系关联规则的异常节点，形成异常节点贝叶斯网络图，进行异常溯源，定位出根源异常节点。本发明能有效监测出系统中的异常环节，定位异常发生的源头。
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公开(公告)号：CN117973637A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410369795.7
申请日：2024-03-29
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
Inventor： 张志 , 王平欣 , 荆臻 , 王清 , 朱红霞 , 陈祉如 , 赵曦 , 马俊 , 李琮琮 , 曹彤 , 郭红霞 , 董贤光 , 孙凯 , 邢宇 , 杜艳 , 李骁 , 王兆军 , 刘丽君
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q30/018 , G06Q50/26 , G06Q50/06 , G06F17/10 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于电碳关联模型的碳排放量预测方法及系统，涉及碳排放预测技术领域。该方法包括步骤：确定钢铁生产流程中各个环节的碳排放来源，根据不同碳排放来源与碳排放量的映射关系构建碳排放计算模型；根据碳排放计算模型与用电量的关系构建钢铁企业电碳模型，其中，钢铁企业电碳模型为直接碳排放关联模型与间接碳排放关联模型的加和构成；利用钢铁企业电碳模型对碳排放量进行预测。本发明通过建立用电量与直接碳排放的关联模型和用电量与间接碳排放的关联模型，构建了钢铁企业电碳模型，解决了现有技术中不考虑数据之间的关联性，无法量化部分数据，导致数据集构建不完善，模型预测精确度差的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117554563B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311505840.9
申请日：2023-11-13
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国网山东省电力公司 , 南京芯达电子设备有限公司
IPC: G01N33/00
Abstract: 一种碳排放测算数据采集装置及采集方法，属于碳排放采集设备领域。管道Ⅰ、管道Ⅲ固定连接在支架的上端，管道Ⅱ位于管道Ⅰ、管道Ⅲ之间；管Ⅰ的一侧下部固定连接有固定轴；管Ⅱ的内壁上还固定连接有两个固定隔板以及位于固定隔板之间的碳排放测量仪器，两个固定隔板之间还设有通过轴承套在固定轴上的活动挡板；管Ⅱ远离管Ⅰ的一侧的内壁上设有齿槽；管道Ⅲ的下端固定连接有电机，传动组件与齿槽啮合。本发明使用时仅需将其放置在待测区域让其自行进行收集样本数据，收集完成后再由工作人员来收取设备即可，节约人力，同时设备在工作时，可以减少潮气进入设备内部，减少对设备内部电子元件使用寿命的影响。
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公开(公告)号：CN117650511A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311544409.5
申请日：2023-11-20
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国网山东省电力公司 , 国网山东省电力公司青岛供电公司
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种分布式电源短期出力功率预测方法，该方法获取预设时段内任一分布式电源所针对区域的历史用电负荷时序数据；利用预设时间间隔将预设时段划分为至少一个周期，在历史用电负荷时序数据中取任一周期内的数据作为周期时序数据，获取每个周期时序数据的含噪异常程度；根据每个周期时序数据的含噪异常程度以及历史用电负荷时序数据，对ARIMA模型进行训练，得到训练好的ARIMA模型，以对分布式电源的短期出力功率进行预测，根据含噪异常程度对训练ARIMA模型时的误差权重进行优化，提高了ARIMA模型的训练结果，进而提高了分布式电源的短期出力功率的预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117648215A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202410107233.5
申请日：2024-01-26
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
IPC: G06F11/07 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/088 , G06N3/094
Abstract: 本发明提出了一种用电信息采集系统异常溯源方法及系统，包括：对电力时序数据进行预处理和特征提取，采用滑动窗口机制处理后得到参与训练的时间窗口；采用基于BiLSTM与多头注意力的编码器和基于BiLSTM的解码器构建两个自编码器网络，并将其作为GAN的生成器和判别器，然后，将生成器和判别器进行对抗性训练，对多元电力时序数据的时间窗口进行异常检测，根据时间窗口的前后异常关系即可定位出具体的异常时刻；在检测出异常时刻后，利用矩阵自回归模型对异常时刻具体发生异常的运行环节进行定位。
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公开(公告)号：CN116862080B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311132107.7
申请日：2023-09-05
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/0895 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于碳排放预测计算技术技术领域，具体涉及一种基于双视角对比学习的碳排放预测方法及系统，包括：获取不同能源发电数据的时序特征；基于所获取的时序特征，计算不同能源的权重，得到不同能源的上下文特征；根据所获取的上下文特征和碳排放预测模型，完成发电碳排放的预测；其中，在获取不同能源发电数据的时序特征的过程中，利用整个时间序列的特征来进行特征学习，得到全局时序特征，使用固定窗口内的序列信息进行特征学习，得到局部时序特征；即得到不同能源发电数据的两种窗口视角下的时序特征。本发明利用增强信息进行信息增
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公开(公告)号：CN117421566A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311743905.3
申请日：2023-12-19
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H02J3/00
Abstract: 本发明适用于光伏发电领域，提供了基于IMRFO‑StemGNN光伏发电功率预测方法，通过采集光伏组件数据和天气预报数据，构建多元光伏特征数据库。然后搭建频谱时间图神经网络，利用改进蝠鲼觅食算法对StemGNN模型的超参数进行优化，提高预测准确度。本发明所提出的方法，通过采集光伏组件数据和天气预报数据，构建多元光伏特征数据库。然后搭建频谱时间图神经网络，利用改进蝠鲼觅食算法对StemGNN模型的超参数进行优化，提高预测准确度。
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