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公开(公告)号：CN119945316A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510016673.4
申请日：2025-01-06
Applicant: 国网上海市电力公司 , 北京志翔科技股份有限公司
IPC: H02S50/00 , G06Q50/06 , G06F17/18 , G06F16/215
Abstract: 本发明提出了一种发电量特征曲线的光伏电源违约发电识别方法，属于智能电网技术领域，包括以下步骤：S1：基于识别到的用电用户，选取近N天的用电数据，将一天平均划分为若干个时间点，获取用电用户不同时间点对应的电流；S2：以时间点为横坐标，电流为纵坐标，确定电流曲线；S3：基于确定的电流曲线，进行拟合，判断电流曲线是否接近余弦函数；S4：评估拟合优度，计算拟合的残差，评估残差的分布情况，若残差接近正态分布，则判断为光伏发电用户，进而判断该光伏发电用户是否为违约发电。本发明能够精准识别违规发电行为，有效遏制了电力资源的非法占用和滥用，提升电力数据管理效率，为电力企业的精细化管理提供了有力保障。
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公开(公告)号：CN119853049A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510001923.7
申请日：2025-01-02
Applicant: 国网上海市电力公司 , 北京志翔科技股份有限公司
Abstract: 本发明提出了基于用户共享线路阻抗的低压配电网节点电压预测，属于智能电网技术领域，包括以下步骤：S1：基于前推回代法进行潮流计算，通过前推和回代过程计算各节点的电压和支路电流值；S2：通过对前推回代法化简，得到节点电压、电流与用户共享线路阻抗之间的关系；S3：基于牛顿‑拉夫逊法，求解用户共享线路阻抗；S4：基于求得的用户共享线路阻抗，根据估计用户负荷，得到低压配电网各节点预测电压。本发明有效避免了低压配电网网拓扑结构难于获知的难题，大大降低了预测低压配电网节点电压的难度，使得预测过程更加简单、便捷、实用，还可适用于高压配电网。
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公开(公告)号：CN119834223A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411949269.4
申请日：2024-12-27
Applicant: 国网上海市电力公司 , 北京志翔科技股份有限公司
Abstract: 本发明提出了基于树状图编码表征的配电网低压台区拓扑识别方法，属于配电网技术领域，S1：基于基尔霍夫电流定律，对低压配电网的用户相位进行识别，将三相拓扑识别转化为单相识别；S2：通过树状图对低压配电网拓扑结构进行表示，基于表示的树状图进行编码；S3：基于梯度下降法计算阻抗矩阵；S4：定义用户节点电压，预测偏差的优化指标；S5：通过遗传算法在潜在拓扑空间寻优，输出最佳的低压配电网拓扑结构。本发明基于树状图编码对潜在的低压配电网拓扑结构进行表征，直接以用户节点电压的预测值和测量值的偏差作为优化指标，可实现低压配电网的完全拓扑识别，并且具有较高的准确度。
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公开(公告)号：CN117134492A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311033295.8
申请日：2023-08-16
Applicant: 国网上海市电力公司 , 朗新科技集团股份有限公司 , 北京志翔科技股份有限公司
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于台区GIS拓扑信息的供电末端低电压运行预警方法，S1：低压出线供电路径分段；S2：分段分相电压水准计算；S3：分段分相电压渐变趋势分析：依据各分段分相电压计算结果，构建分段分相电压与时间间隔的线性回归方程，根据分段分相电压与时间的映射函数式，以此求解指定时间内各分段分相电压预测值；S4：供电末端低电压运行风险预警。本发明具有简单可靠等优点，对电压曲线数据采集较差的台区兼容性更强，可有效提升台区低电压运行风险预警的适用范围、准确性与时效性，可为台区供电质量提升、台区供电结构优化、配网台区改造建设等业务应用提供技术支持，有效提升台区低电压风险预测能力。
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公开(公告)号：CN117132016A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311033297.7
申请日：2023-08-16
Applicant: 国网上海市电力公司 , 朗新科技集团股份有限公司 , 北京志翔科技股份有限公司
IPC: G06Q10/063 , H02J13/00 , G01R19/00 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种考虑计量因素干扰的低电压运行辨识方法，S1：采集系统对用户电压信息进行实时采集，数据中心绘制电压曲线；S2：设置低电压阀值，对电压曲线数据进行初步筛选，形成初筛数据集；S3：对初筛数据集内的用户进行电压与负荷的联动性分析；S4：对初筛数据集内的用户相关邻近用户电压情况进行分析；S5：对初筛数据集内的用户进行低电压运行综合诊断，给出是否低电压运行的明确结论。本发明具有简单可靠、精准度高等优点，对计量因素造成的电压采集数据异常有很好的辨识能力，可有效提升台区低电压运行诊断准确性，实现对用户低电压运行现象的精准辨识。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119940616A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510001924.1
申请日：2025-01-02
Applicant: 国网上海市电力公司 , 朗新科技集团股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06N3/042 , G06Q50/06 , G06Q10/067 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了基于全要素学习图神经网络低压配电网节点电压预测方法，属于智能电网技术领域，包括以下步骤：S1：基于低压配电网拓扑结构的缺失，通过迭代更新图神经网络的边，建立低压配电网的图神经网络模型；S2：基于图神经网络模型的边特征和节点特征，进行图神经网络模型的迭代学习；S3：基于学习得到的图神经网络模型，实现对低压配电网节点电压的直接预测。本发明能够兼顾拓扑结构特征与计量数据特征，实现对低压配电网节点电压的直接预测，模型复杂度更低，深度挖掘数据之间的潜在关系，预测模型建立的效率更高，提高了预测模型的准确度。
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公开(公告)号：CN119716157A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411807160.7
申请日：2024-12-10
Applicant: 国网上海市电力公司 , 朗新科技集团股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种高低压电线线损检测装置，涉及线损检测技术领域，包括套设在电线上的检测盒，检测盒滑动连接有升降杆，升降杆转动连接有在电线表面滚动的检测轮；检测盒滑动连接有第一记录笔和第二记录笔，检测轮上升或者下降时，能够驱动第一记录笔或者第二记录笔在纸带上记录。本装置可实现对电线多个检测点的记录工作，不受电线长度和规格的限制，且可记录电线的线损情况，记录结果直观可靠，从而利于后续检修工作的进行。
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公开(公告)号：CN119625568A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411654979.4
申请日：2024-11-19
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种对无人机电缆通道图像进行目标检测的方法与系统，所述方法包括：基于轻量化注意力模块和逐点卷积层建立链式轻量化注意力模块，采用多层链式轻量化注意力模块构建链式轻量化注意力C2f模块；基于深度可分离卷积层构建双层融合模块；基于深度空间层和非步长卷积层构建深度空间卷积模块；采用链式轻量化注意力C2f模块、双层融合模块、深度空间卷积模块对YOLOv8网络结构进行改进，得到YOLO‑SGdrone网络；构建目标检测模型，对无人机电缆通道图像进行目标检测。本发明以YOLOv8为基础进行改进，得到目标检测模型，以有效检测出巡检过程中所需要识别的目标，对在识别出特定目标时发出警报。
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公开(公告)号：CN119593963A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411535861.X
申请日：2024-10-31
IPC: F03D17/00 , G06F18/20 , G06F18/211 , G06F18/213 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种双馈风电机组齿轮箱运行压力生成方法及系统，该方法包括以下步骤：获取双馈风电机组齿轮箱的实时运行压力序列数据；基于所述实时运行压力序列数据，进行特征选择和降采样，获得多粒度压力序列数据，所述多粒度压力序列数据包括细粒度压力数据和粗粒度压力数据；将所述多粒度压力序列数据，输入预先训练好的压力数据生成模型进行处理，以分析不同粒度压力序列数据的趋势，最终生成未来多个步长的运行压力数据。与现有技术相比，本发明具有有效降低噪声干扰、精度高等优点。
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公开(公告)号：CN119272076A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411302484.5
申请日：2024-09-18
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06F18/2321 , G06F18/2431 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06N20/20
Abstract: 本发明涉及智能调度领域，公开了一种基于聚类分析的台区分相线损检测方法、装置及设备，通过获取台区训练数据，对所述台区训练数据进行预处理，对预处理后的所述台区训练数据进行降维处理，基于霜冰优化密度聚类RIME‑DBSCAN算法对降维后的所述台区训练数据进行聚类，以识别不同类别的台区，基于Stacking集成学习模型，对每个聚类中的台区进行线损率评估，计算各相线损率，对比各相线损率与设定的阈值，以识别出线损率异常的相位和区段。通过优化的数据降维方法和改进的RIME‑DBSCAN聚类算法，实现对台区线损率的精准检测和管理，本发明不仅能够提高数据处理效率和准确性，还能更好地适应不同台区的运行特点。
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