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公开(公告)号：CN115754875B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202211371496.4
申请日：2022-11-03
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
IPC: G01R35/02 , G06F18/2433
Abstract: 本发明涉及一种电压互感器误差评估方法及装置，包括：获取离线检测过程中的第一电气属性特征数据构建离线训练集；基于所述离线训练集训练MLP模型得到同型号CVT误差状态模型；基于所述同型号CVT误差状态模型构造第一基于工况的同型号CVT误差状态预测模型；基于所述第一基于工况的同型号CVT误差状态预测模型进行工况自适应训练，输出第二基于工况的同型号CVT误差预测模型；将待测电压互感器的在线监测数据输入至所述第二基于工况的同型号CVT误差状态预测模型，输出所述待测电压互感器的误差状态。本发明对待测电压互感器进行在线预测，实时反馈电压互感器的误差状态，进而保证电网运行的稳定性和安全性能。
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公开(公告)号：CN115980647A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211362711.4
申请日：2022-11-02
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
IPC: G01R35/02 , G06F18/10 , G06N3/084 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及一种基于群体信息的CVT异常状态识别方法及装置，包括：获取同一母线下各组CVT的历史负荷数据、历史环境参量数据、历史二次电压数据，构建训练样本集与训练目标集；采用数据切分、集成学习的方法得到相电压预测模型；利用相电压预测模型预测同一母线下各组CVT的二次相电压，并计算目标CVT预测的相电压波动率与相电压偏差度；利用同一母线下各组CVT的电压波动率与相电压偏差度的统计特征，来计算目标CVT预测的相电压波动率与相电压偏差度的置信水平，实现目标CVT异常状态识别。本发明可对同一母线下各组CVT的异常状态进行识别与定位，及时发现超差CVT，保证电网运行的稳定性和安全性能。
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公开(公告)号：CN115754875A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211371496.4
申请日：2022-11-03
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
IPC: G01R35/02 , G06F18/2433
Abstract: 本发明涉及一种电压互感器误差评估方法及装置，包括：获取离线检测过程中的第一电气属性特征数据构建离线训练集；基于所述离线训练集训练MLP模型得到同型号CVT误差状态模型；基于所述同型号CVT误差状态模型构造第一基于工况的同型号CVT误差状态预测模型；基于所述第一基于工况的同型号CVT误差状态预测模型进行工况自适应训练，输出第二基于工况的同型号CVT误差预测模型；将待测电压互感器的在线监测数据输入至所述第二基于工况的同型号CVT误差状态预测模型，输出所述待测电压互感器的误差状态。本发明对待测电压互感器进行在线预测，实时反馈电压互感器的误差状态，进而保证电网运行的稳定性和安全性能。
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公开(公告)号：CN115276002A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210971411.X
申请日：2022-08-12
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 国网安徽省电力有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 北明软件有限公司
Abstract: 本发明公开了基于电力负荷曲线的配电性质智能研判方法，涉及配电性质智能研判技术领域，通过预先收集光伏发电的实时光照辐射强度、室外温度以及电力负荷曲线；预先收集风力发电的实时室外风速以及电气负荷曲线；将每个日期的光伏发电与风力发电的数据转化为二维向量形式并对每个二维向量标记为对应的发电方式；并根据二维向量的大小设定RNN神经网络模型的输入参数，将二维向量输入至RNN神经网络模型，输出对发电性质的预测；训练RNN神经网络模型；并使用RNN神经网络模型进行发电性质的判断，降低了人力成本并提高了判断准确率。
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公开(公告)号：CN119959592A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510129529.1
申请日：2025-02-05
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
Abstract: 一种便于拆装的开关内置电能表及其拆装方法，属于电能表技术领域，本发明为了解决现有电能表组装不够便捷的问题。通过操作组件以及定位插头的设计，实现插接筒插入套筒后，定位插头插入到套筒上的定位孔中，即可完成安装，而上壳体与下壳体拆解，只需驱动定位插头从定位孔中拔出，以及将插接筒从套筒中拔出；在接线端子排处设置了活动断闭机构，且插接筒在套筒内插、拔为活动断闭机构提供挤压驱动，在上壳体和下壳体拆解后，使接线端子排处的接线自动断开，上壳体与下壳体重新组装，使接线端子排处的接线自动连通，在上壳体和下壳体之间打开后，进行内部元件更换的过程中，无需人工进行接线端子排的断开或接通操作，为元件更换提供了便捷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119716710A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510220543.2
申请日：2025-02-27
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 安徽省计量科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种电压互感器在线监测装置的评估方法及系统，所述方法包括：在不添加比值差和相位差的条件下，完成电压互感器在线监测装置的各个通道的误差评估；选取电压互感器在线监测装置的部分通道进行加差，完成电压互感器在线监测装置的各个通道的误差评估；利用加差前后的误差评估结果计算比值差准确性指标以及相位差准确性指标，若比值差准确性指标小于等于第一预设值且相位差准确性指标小于等于第二预设值，则电压互感器在线监测装置评估正常，否则电压互感器在线监测装置评估异常，需要检修；本发明的优点在于：对电压互感器在线监测装置的状态是否正常进行评估，从而有利于对电压互感器在线监测装置及时检修。
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公开(公告)号：CN119577412A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411652052.7
申请日：2024-11-19
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 国网安徽省电力有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/2433 , G06F18/21 , G06F18/22 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种防窃电检测告警方法、装置、电子设备及介质，涉及电力系统监控技术领域，利用智能电表采集目标用户用电数据，建立历史用电数据集；获取目标用户认证结果后对历史用电数据集进行多粒度特征提取，生成特征提取结果；通过实时监测数据集基于提取结果判别行为异常，建立第一异常得分；利用联合相似因子结合联合用户实时用电数据进行横向异常验证，建立第二异常得分；建立联合验证特征集判别异常，生成第三异常得分；根据三类异常得分匹配告警等级，执行告警管理。解决了在用户用电行为复杂多变、环境及时段等因素干扰下，现有电力系统由于对窃电行为检测灵敏度不足、特征提取单一，导致窃电检测准确率低、实时性差的技术问题。
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公开(公告)号：CN119089314A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411591505.X
申请日：2024-11-08
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 合肥工业大学
Inventor： 蔺菲 , 丁建顺 , 孙伟 , 刘景姝 , 陈良坤 , 刘单华 , 黄丹 , 嵇爱琼 , 张悦 , 冯欣 , 马昆 , 李双双 , 张文琪 , 李欣然 , 郭慧珠 , 王凯 , 李红艳 , 李奇越 , 李帷韬 , 张志强
IPC: G06F18/2415 , G06F17/15 , G06N3/04
Abstract: 一种基于轻量级神经网络的电能表失准在线诊断方法，属于智能装置检测技术领域，解决如何提高电能表失准诊断的准确率并降低算法运行给电能表带来的负担的问题；本发明根据最大小波系数能量的原则实现自适应小波基函数选取，增强小波分解的适应性，同时利用小波分解对数据进行噪声的有效去除，提高了数据的准确性，降低了数据对神经网络运行结果的影响，利用轻量级神经网络实现电能表失准的自动化诊断，加快了算法的运行速度、训练速度以及收敛速度，降低了算法运行对CPU运行的负载；同时，能提高电表失准诊断准确率、减小电能表运行资源占用，能够满足现代智能电网对实时监控、高效运维和智能化管理的需求。
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公开(公告)号：CN118747284A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410809757.9
申请日：2024-06-21
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
IPC: G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/042
Abstract: 本发明公开了一种用于省侧用电信息采集系统建设质量核查方法及系统，属于智能电力信息处理技术领域。本发明方法，包括：生成所述目标用电信息采集系统的图神经网络数据样本集；根据所述图神经网络数据样本集，生成图神经网络模型，并在所述目标用电采集系统的仿真环境中，生成所述图神经网络模型的镜像模型，根据所述图神经网络模型及镜像模型，构建孪生网络核查评估模型；根据所述孪生网络核查评估模型，确定所述目标用电信息采集系统各项质量评估指标值，对各项质量评估指标值进行加权融合，得到加权质量评估指标值，并根据所述加权质量评估指标值，确定所述目标用电采集系统的质量。本发明能够有效的对用电信息采集系统的业务执行质量进行评估。
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公开(公告)号：CN118628835A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410892402.0
申请日：2024-07-04
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 国网安徽省电力有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/30 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/762 , G06N3/048 , G01R35/04
Abstract: 一种电能表失准诊断方法、电子设备及存储介质，属于智能电能表检测技术领域，解决传统电能表失准诊断方法效率低的问题，本发明通过获取运行正常电能表的采样值及实际测量值作为样本数据；训练去噪编码器模型用于电能表失准诊断数据的降噪处理；构建神经网络模型拟合电能表采样值与实测值的关系并计算残差；利用K‑means聚类的方法确定电能表失准阈值；将神经网络模型与电能表失准阈值控制限结合，得到电能表失准诊断模型，将待诊断电能表的测量值输入所述电能表失准诊断模型中，得到电能表失准概率；本发明具有诊断准确率高、在线运行、运行负担小，加快了诊断的速度，提高了诊断的准确率，从而为电网的平稳运行提供了重要保障。
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