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龍圖騰網恭喜國網上海市電力公司申請的專利一種基于圖層可視化的多場景可調節電力負荷管理系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119558622B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-03發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510111698.2，技術領域涉及：G06Q10/0631；該發明授權一種基于圖層可視化的多場景可調節電力負荷管理系統是由朱莎娜;趙建立;劉子騰;吳丹;鄭慶榮;雷珽;向佳霓;魯意設計研發完成，并于2025-01-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于圖層可視化的多場景可調節電力負荷管理系統在說明書摘要公布了：一種基于圖層可視化的多場景可調節電力負荷管理系統，包括網荷互動引擎和負荷管理業務應用；網荷互動引擎用于對電網一張圖提供的服務進行處理，為上層負荷管理業務應用提供數據與計算服務、地圖展示與交互組件，網荷互動引擎對接營銷數據中臺，獲取用戶檔案信息、10kV饋線與公專變掛接關系、公專變與用戶對應關系、行業類別、用電類別信息，并對接用電信息采集系統和售電市場智能分析預測系統；負荷管理業務應用提供可視化頁面，實現可調資源可觀可測、負荷管理可調可控、資源能力分析管理、虛擬電廠高階應用、光伏資源高階應用。本發明的方案實現了構建網荷互動、源隨荷動的新型電力系統。

本發明授權一種基于圖層可視化的多場景可調節電力負荷管理系統在權利要求書中公布了：1.一種基于圖層可視化的多場景可調節電力負荷管理系統，其特征在于，包括網荷互動引擎和負荷管理業務應用；所述網荷互動引擎用于對電網一張圖提供的服務進行加工處理，為上層負荷管理業務應用提供數據與計算服務、地圖展示與交互公共組件，包括網荷數據交互、負荷資源聚合、負荷分析計算、能力開放服務，所述網荷互動引擎作為統一的數據出入口，對接營銷數據中臺，獲取用戶檔案信息、10kV饋線與公專變掛接關系、公專變與用戶對應關系、行業類別、用電類別信息，并通過對接用電信息采集系統以獲取計量點負荷數據，對接售電市場智能分析預測系統以獲取分布式光伏歷史負荷與預測負荷數據；所述負荷管理業務應用用于提供可視化頁面，實現可調資源可觀可測、負荷管理可調可控、資源能力分析管理、虛擬電廠高階應用、光伏資源高階應用，根據業務功能與數據需求，從所述網荷互動引擎調用地圖服務并獲取相應的數據，或直接從系統數據庫中獲取數據；所述電網一張圖用于提供地圖與網架服務、電網拓撲分析服務、空間分析服務，對接電網資源業務中臺，從能量管理系統獲取設備坐標信息或同源系統設備位置信息、網架拓撲關系；對接企業級量測中心，獲取開關量測數據；對接氣象中心，獲取氣象數據；所述電力負荷管理系統進一步用于，對于不同電壓等級的用戶，采用不同的掛接方式將用戶信息與電網中的變電站、線路和變壓器設備進行關聯；對于專變用戶，用戶接入點應在饋線末端，在用戶內部建立配電變壓器；對于專線用戶，用戶接入點位于饋線末端，在用戶內部建立配電變壓器；對于低壓用戶，用戶接入點位于配電變壓器之后；所述系統進一步用于專變用戶關系校核治理和專線用戶關系校核治理；對于專變用戶關系，核對營銷側專變與中臺饋線關系是否正確，然后通過同源維護工具重新維護專變與饋線關系，對于專線用戶關系校核治理，核對營銷側專變專線與中臺側變電站關系是否正確，然后通過同源維護工具重新維護專變專線與變電站關系；所述網荷互動引擎進一步包括：檔案管理服務模塊，用于提供針對網荷互動相關檔案的存儲、管理及查詢服務，涵蓋需求響應、有序用電、節約用電資源管理庫；計算任務管理服務模塊，用于接收、拆分、調度及管理計算任務，包括用戶基線計算、實際負荷計算、聚合計算；所述負荷資源聚合包括以下過程：1：基線計算任務調度：1.1：將多天任務拆分成單日任務，在執行日前提前生成單日任務；1.2：根據單日任務的日期、優先級、復雜度、用戶數確定執行順序；1.3：將單日任務需要的執行計算的用戶及計算需要的參數寫入待計算kafka消息隊列，計算執行程序只需查詢負荷數據；寫入消息隊列的單日任務數不超過3個；1.4：調度任務根據單日任務執行進度變更任務執行狀態；1.5：支持任務計算中途終止，支持單日任務重算；2：執行基線計算2.1：基線計算程序支持多種基線算法，每種基線算法具有多個調節計算規則的參數；2.2：將基線計算程序進行多進程集群部署，與調度任務配合自動搜索當前該執行的任務，每個進度多線程處理待計算數據，實現高速的基線計算；2.3：將計算狀態實時更新到redis并定期更新到數據庫，實現計算過程和狀態的實時監測；2.4：對于基線計算失敗的情況進行完備的原因分類描述；3：計算任務調度3.1：將多天任務拆分成單日任務；3.2：按批處理方式，根據歷史任務的日期、優先級、復雜度、用戶數確定執行順序；3.3：調度任務根據單日任務執行進度變更任務執行狀態；3.4：支持任務計算中途終止，支持單日任務重算；4：執行聚合計算：4.1：以批處理方式逐個任務執行歷史負荷和基線負荷；4.2：實時聚合任務采用分組并行處理方式，同組任務在相同的計算集群中進行，中小規模采用1×n方式，其中n為高可用，單臺服務器中可執行所有任務的聚合計算，大規模采用1×m+1×n方式，m為多任務分組聚合，1為匯總聚合；4.3：刻鐘當日負荷及前日負荷，分鐘最近2小時負荷初始化從hbase獲取緩存到內存，后續從kafka消息隊列流式更新緩存到內存中，檔案數據從數據庫初始化并定時更新；4.4：在聚合計算中，根據復雜度分別采用流式增量更新或批量實時計算的方式；4.5：采用多線程方式進行聚合計算；5：執行評估5.1：將用戶實時負荷緩存在內存中，初始化時從hbase獲取，后續從消息隊列更新，以供所有評估任務共用；5.2：對評估函數的入參和返參進行標準化處理，評估實現類采用jar上傳，動態載入的方式；5.3：將評估結果按配置入庫；6：執行數據抽取：6.1：多節點分步執行數據抽取，根據節點間的依賴關系，在前序節點執行完成后執行后繼節點；6.2：節點執行前序數據庫操作和后續數據庫操作，主處理函數實現跨庫數據查詢和保存，主處理函數支持多線程，查詢結果支持js函數處理；6.3：對過程進行監測，并對故障節點進行處理后恢復成待處理狀態；7：通用接口服務：7.1：通過配置方式生成數據查詢接口；7.2：通過執行鏈的方式，將前序查詢結果作為后序查詢的參數，從而實現靈活的數據查詢；7.3：通過配置方式將查詢的結果組裝成預期的json格式。

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