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公开(公告)号：CN110490762A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910745993.8
申请日：2019-08-13
Applicant: 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据分析的用户报修故障自动研判方法，基于电力用户故障报修工单，融合用户和配变的电表召测数据、配电线路的两遥实时数据、停电报送信息、用户电费信息等配网运行数据和业务管理信息，利用电网拓扑关系和大数据分析，辅助研判故障停电类型、停电影响范围、故障区段等信息，从而提升故障定位速度，提高故障抢修效率。本发明深度融合营配调运行和管理数据，以开展用户报修故障的精准研判和故障区段定位，从而提升故障定位速度，提高故障抢修效率，精准研判故障类型和故障区段。
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公开(公告)号：CN106777494A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611031272.3
申请日：2016-11-17
Applicant: 国家电网公司 , 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种电力系统可靠性的影响因素灵敏度计算方法，包括：在可靠性指标的神经网络中选择N条链路，所述链路满足以下条件：在神经网络的每一层中各选取一个神经元组成一条链路，所述被选取的神经元必须逐层依次直接相连；分别计算所述各条链路中某一影响因素的灵敏度指标，计算所有链路的灵敏度指标均值作为所述影响因素对可靠性指标的灵敏度。本发明通过实际数据的仿真实验可以有效地将其影响因素区分为有利因素和不利因素，并根据对所给指标的灵敏度贡献，将同性质影响因素的灵敏度重要程度进行量化排序。
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公开(公告)号：CN111898872A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010658415.3
申请日：2020-07-09
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 王艺霏 , 彭柏 , 李信 , 来骥 , 葛俊 , 闫忠平 , 王东升 , 张少军 , 马跃 , 娄竞 , 李坚 , 杨峰 , 尚芳剑 , 李贤 , 陈重韬 , 孟德 , 张实君 , 常海娇 , 武宇平 , 刘少宇 , 杨振琦 , 郭子明 , 邢劲 , 任启 , 孙涛 , 施明泰 , 李欣 , 李刚 , 刘暘 , 王倩
IPC: G06Q10/06 , G06Q10/00 , G06Q50/06 , G06K9/00 , G06F16/245 , G06F16/248 , G06F16/29 , G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种基于微服务架构的电网故障诊断方法及存储介质，包括以下步骤：1)微服务架构企业中台生成电网巡视任务信息，并将所述电网巡视任务信息发送给PC指挥部；2)PC指挥部将所述电网巡视任务信息发送至巡检机器人；3)巡检机器人根据所述电网巡视任务信息到达电网待巡视位置，并对电网进行巡视，得电网巡视信息，然后根据得到的电网巡视信息对电网运行情况进行分析，然后将分析的结果及电网巡视信息发送至PC指挥部，PC指挥部根据分析的结果及电网巡视信息判断电网是否出现故障，当电网出现故障时，则在GIS地图上同步显示电网故障位置，该方法及存储介质能够对电网进行全方位的巡检，同时实现故障位置的可视化。
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公开(公告)号：CN106709593A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611021845.4
申请日：2016-11-17
Applicant: 国家电网公司 , 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种电力系统可靠性预测方法，本申请针对目前电力系统中故障‑环境关联样本较为稀少的现状，通过对比分析两种小样本增广技术——bootstrap小样本增广技术和核密度拉丁超立方采样增广技术，提出并探讨了一种基于BP人工神经网络可靠性预测方法。本发明能够给出最为精确的故障总时间指标预测结果，解决了数据样本不足情况下，电力系统运行可靠性准确预测的问题。
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公开(公告)号：CN106709593B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201611021845.4
申请日：2016-11-17
Applicant: 国家电网有限公司 , 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明提供一种电力系统可靠性预测方法，本申请针对目前电力系统中故障‑环境关联样本较为稀少的现状，通过对比分析两种小样本增广技术——bootstrap小样本增广技术和核密度拉丁超立方采样增广技术，提出并探讨了一种基于BP人工神经网络可靠性预测方法。本发明能够给出最为精确的故障总时间指标预测结果，解决了数据样本不足情况下，电力系统运行可靠性准确预测的问题。
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公开(公告)号：CN106777494B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201611031272.3
申请日：2016-11-17
Applicant: 国家电网公司 , 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种电力系统可靠性的影响因素灵敏度计算方法，包括：在可靠性指标的神经网络中选择N条链路，所述链路满足以下条件：在神经网络的每一层中各选取一个神经元组成一条链路，所述被选取的神经元必须逐层依次直接相连；分别计算所述各条链路中某一影响因素的灵敏度指标，计算所有链路的灵敏度指标均值作为所述影响因素对可靠性指标的灵敏度。本发明通过实际数据的仿真实验可以有效地将其影响因素区分为有利因素和不利因素，并根据对所给指标的灵敏度贡献，将同性质影响因素的灵敏度重要程度进行量化排序。
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公开(公告)号：CN110503256A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910750171.9
申请日：2019-08-14
Applicant: 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据技术的短期负荷预测方法及系统，包括以下步骤：获取系统中各用户的用电历史数据；各用户的负荷水平和负荷曲线形状；确定用户的用电模式；根据各用户的用电模式，选择各用户负荷的预测模型；构建各用户负荷的影响因素集合；筛选出若干主导影响因素并赋予权值，然后通过各主导影响因素构建影响因素子集；利用各主导影响因素及其权值对各用户负荷的预测模型的参数进行选择及优化，然后再预测各用户在待预测时间的用电负荷预测值；根据各用户在待预测时间的用电负荷预测值以及系统网损，得到系统在待预测时间的总用电负荷预测值，该方法及系统能够实现短期负荷的预测，并且预测精度较高。
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公开(公告)号：CN110503256B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN201910750171.9
申请日：2019-08-14
Applicant: 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据技术的短期负荷预测方法及系统，包括以下步骤：获取系统中各用户的用电历史数据；各用户的负荷水平和负荷曲线形状；确定用户的用电模式；根据各用户的用电模式，选择各用户负荷的预测模型；构建各用户负荷的影响因素集合；筛选出若干主导影响因素并赋予权值，然后通过各主导影响因素构建影响因素子集；利用各主导影响因素及其权值对各用户负荷的预测模型的参数进行选择及优化，然后再预测各用户在待预测时间的用电负荷预测值；根据各用户在待预测时间的用电负荷预测值以及系统网损，得到系统在待预测时间的总用电负荷预测值，该方法及系统能够实现短期负荷的预测，并且预测精度较高。
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公开(公告)号：CN110502821A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910750849.3
申请日：2019-08-14
Applicant: 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于组件的调度数据电网拓扑图及供电路径展示方法、系统及存储介质，包括以下步骤：1)根据电网供电拓扑关系数据利用电网组件生成供电拓扑关系示意图；2)将生成的供电拓扑关系示意图与电网供电拓扑关系数据进行对比纠错；3)根据供电拓扑关系示意图生成对应的电网拓扑图或供电路径图；4)绘制点表标识；5)将生成的电网拓扑图或供电路径图转换为能够接入调度数据的电网图展现页面，再将生成的电网图展现页面放入调度系统中，并通过点表标识对应的数据接口接入电网图展现页面的调度数据，以展示电网拓扑图及供电路径图，该方法、系统及存储介质能够基于组价实现电网拓扑图及供电路径图的展示。
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公开(公告)号：CN114154660A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111483126.5
申请日：2021-12-07
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 国网思极数字科技(北京)有限公司
Abstract: 本发明涉及牵引站技术领域，具体涉及一种基于智能仿真的牵引站运维管理系统，包括：运维主控模块、虚拟仿真模块、通讯模块、存储模块、故障定位模块、监管终端、控制网络模块、远程主站、牵引站和检测单元。本发明通过虚拟仿真技术完成对故障设备的虚拟化调试和对故障位置的快速定位，从而能够安全有效地进行牵引站的维护工作，既能保证牵引站的电能质量满足其稳定运行，还能够清晰看出变电设备的故障位置，提高了牵引站电能质量运维的工作效率和精度，同时，还具备通过虚拟化调试技术，为调试工作提供可靠的调试依据，避免出现因调试工作而导致牵引站电能质量下降的问题。
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