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公开(公告)号：CN111402263A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010141955.4
申请日：2020-03-04
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电网技术研究中心
Abstract: 本发明公开了一种高分大屏可视化优化方法，所述方法包括以下步骤：S1，根据待显示场景的大小与渲染服务器的数量设置每个渲染服务器的渲染区域；S2，根据每个渲染服务器的渲染区域和组件显示范围确定每个渲染服务器的待加载组件；S3，将待加载组件拟加载到对应的渲染区域，并判断所拟加载的组件是否超出对应的渲染区域的边界；S4，如果所拟加载的组件超出对应的渲染区域的边界，则按照所拟加载的组件与对应的渲染区域相交的部分裁切出结果图片；S5，存储和加载结果图片。本发明能够提高高分大屏可视化系统的运行效率和稳定性，并可节约服务器资源和网络流量，降低整体能耗。
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公开(公告)号：CN110827171A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911059571.1
申请日：2019-11-01
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电网技术研究中心
IPC: G06Q50/06 , G06F16/182
Abstract: 本发明公开了基于电力大数据的调度依赖计算方法，属于电力技术领域，包括以下步骤：步骤一：数据导入，将源数据导入HDFS中存储；步骤二：计算，对HDFS中的数据进行多次计算并将计算结果保存在HDFS中；步骤三：入库，将HDFS中每一次的计算数据单独入库postgres。本发明通过将不同的计算按照上下流的关系设计成了一个模型，每个节点都只负责自己该做的计算，能很清楚的看到整个程序中的业务关系，调度计算效率较高，在计算过程中，如果某个环节出错，能够精准的定位，具体到计算。
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公开(公告)号：CN110781224A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911005332.8
申请日：2019-10-22
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电网技术研究中心
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28 , G06Q10/06 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于电力大数据的数据监视方法，属于电力技术领域，包括以下步骤：步骤一：采集数据的监视，数据采集，将单相表和相关台区总数据采集并导入hdfs，采用spark streaming+redis对数据采集进行监视；步骤二：数据监视，实时计算，通过调度程序依赖调度日电量计算；重算，通过调度程序依赖调度日电量重算程序，计算窗口内所有日期的日电量。本发明通过采用聚类算法进行连续分析提升了数据质量，保障数据的准确、及时、有效和完整，为数据的集成和挖掘应用提供有力保障，对数据的采集、计算和上传全称进行监控，保障了数据的准确性和时效性。
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公开(公告)号：CN110781199A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911005336.6
申请日：2019-10-22
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电网技术研究中心
Abstract: 本发明公开了基于ES的电力用户日电量查询方法，属于电力技术领域，包括以下步骤：步骤一：将获取的单相表数据输入相关台区总表并采用聚类算法进行计算；步骤二：将步骤一的计算结果数据传递到写入数据模块中，写入数据模块并将信息存储在ES内部；步骤二：ES的一端通过restful接口与web项目相连；步骤三：用户通过web项目直接读取ES内部的日电量数据。本发明通过利用单相表与相关台区总表功率数据变化的相关性，采用聚类算法进行连续分析，推断识别出单相表所挂接的相位，提升了识别出单相表所挂接的相位效率与便利性，可大大节省相位识别的成本。
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公开(公告)号：CN110737685A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201911014630.3
申请日：2019-10-24
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电网技术研究中心
IPC: G06F16/2455 , G06F16/22 , G06N3/02 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种电力大数据的数据异常判别方法，包括以下步骤：接收待判别电力数据；将待判别电力数据的每个字段封装成一个包括多个属性的类；获取判别规则信息，并根据判别规则信息对待判别电力数据中的字段及其对应的多个属性进行匹配，以判断待判别电力数据是否异常。本发明能够准确、快速地对较大数据量的电力数据进行异常判别，从而避免影响后续的数据处理运算和存储。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106093838B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201610591900.7
申请日：2016-07-25
Applicant: 中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G01R35/04
Abstract: 本发明涉及一种关口电能表远程在线校验方法及系统，关口电能表远程在线校验方法，包括以下步骤：向被检关口电能表的前置采样装置发送数据请求，获取前置采样装置根据数据请求反馈的实时采样数据；对预设采样时间段内的电能量数据进行电能量计算处理，得到关口电能表的有功及无功电度值；根据有功及无功电度值和电能脉冲数据，确定关口电能表的相对误差；根据相对误差和环境信息数据，基于预设的电能表故障模型对关口电能表的当前运行状态进行分析，得到关口电能表的分析校验结果。本发明可实现在线的电能表校验工作，同时对电能表的运行状态进行监控并给出是否需要现场维护的结论，可大幅提高工作效率，降低故障率。
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公开(公告)号：CN108445522A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810600216.X
申请日：2018-06-12
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电网技术研究中心
CPC classification number: G01S19/49 , G01C21/165
Abstract: 本发明公开了一种对电表进行无盲区精确定位的系统，可以通过安装于电表处的定位装置获取电表的定位数据，然后再通过与定位装置通信连接的通信装置将定位装置获取的定位数据上传至主站服务器，利用定位装置实现对电表的无盲区精确定位，与现有技术中利用人工的方式记录电表的大致区域相比，该定位系统可以提高对电表定位的准确性和及时性，可以实现电表室内外无盲区的精确定位，满足对低压集抄用户电表的统一管理运维。
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公开(公告)号：CN106780106A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611031774.6
申请日：2016-11-18
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电网技术研究中心
IPC: G06Q50/06
CPC classification number: G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种供电量分配方法和系统，上述供电量分配方法，包括如下步骤：从售电系统中读取第一时间段内各个供电统计周期对应的售电量；其中，所述第一时间段包括多个供电统计周期；所述供电统计周期指售电系统统计售电量的统计单位；分别根据各个供电统计周期对应的售电量计算所述供电统计周期的供电系数权值，得到各个供电统计周期对应的供电系数权值；根据各个供电系数权值，以及各个供电统计周期对应的售电量预测配电系统在第二时间段内各个供电统计周期的预测供电量；根据所述预测供电量分配配电系统在第二时间段内各个供电统计周期的供电量；其第二时间段内各个供电统计周期所分配的供电量具有较高的准确性。
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公开(公告)号：CN107977710B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201711397116.3
申请日：2017-12-21
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电网技术研究中心
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种用电异常数据检测方法和装置，属于数据检测技术领域。其方法包括以下步骤：首先获取待测试的用电时序数据和用电异常数据检测模型；其中用电异常数据检测模型是通过提取历史用电大数据的特征值，利用特征值对改进的BP神经网络模型进行训练得到的；在对改进的BP神经网络模型进行训练时利用改进的激活函数动态调整改进的BP神经网络模型中的节点连接权值；最后采用用电异常数据检测模型对待测试的用电时序数据进行检测分析，确定待测试的用电时序数据中的异常数据。上述的用电异常数据检测方法和装置，将历史大数据分析和BP神经网络智能算法有效结合取代人工经验规则诊断，可以大幅提高用电异常数据检测效率和准确性。
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公开(公告)号：CN106548301B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201611081166.6
申请日：2016-11-30
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电网技术研究中心
Abstract: 本发明公开了一种电力用户聚类方法及装置，根据预设选择规则从排序后得到的起始时间点集中选定预设聚类个数的起始时间点初始化预设个数的聚类中心的起始时间点，同样，根据预设选择规则从排序后得到的结束时间点集中选定预设聚类个数的起始时间点初始化预设个数的聚类中心的结束时间点，然后通过K均值聚类算法进行聚类获得聚类结果。通过上述电力用户聚类方法及装置初始化预设聚类个数的聚类中心时，不再是随机在电力用户的用电负荷的峰时间段中选择预设聚类个数的时间段作为初始化聚类中心，是根据各排位数对应的起始时间点以及结束时间点形成的新时间段初始化为预设聚类个数的聚类中心，可获得较为准确的聚类结果，提高聚类准确性。
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