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龙图腾网恭喜国网上海市电力公司申请的专利一种基于图层可视化的多场景可调节电力负荷管理系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119558622B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510111698.2，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于图层可视化的多场景可调节电力负荷管理系统是由朱莎娜;赵建立;刘子腾;吴丹;郑庆荣;雷珽;向佳霓;鲁意设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图层可视化的多场景可调节电力负荷管理系统在说明书摘要公布了：一种基于图层可视化的多场景可调节电力负荷管理系统，包括网荷互动引擎和负荷管理业务应用；网荷互动引擎用于对电网一张图提供的服务进行处理，为上层负荷管理业务应用提供数据与计算服务、地图展示与交互组件，网荷互动引擎对接营销数据中台，获取用户档案信息、10kV馈线与公专变挂接关系、公专变与用户对应关系、行业类别、用电类别信息，并对接用电信息采集系统和售电市场智能分析预测系统；负荷管理业务应用提供可视化页面，实现可调资源可观可测、负荷管理可调可控、资源能力分析管理、虚拟电厂高阶应用、光伏资源高阶应用。本发明的方案实现了构建网荷互动、源随荷动的新型电力系统。

本发明授权一种基于图层可视化的多场景可调节电力负荷管理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图层可视化的多场景可调节电力负荷管理系统，其特征在于，包括网荷互动引擎和负荷管理业务应用；所述网荷互动引擎用于对电网一张图提供的服务进行加工处理，为上层负荷管理业务应用提供数据与计算服务、地图展示与交互公共组件，包括网荷数据交互、负荷资源聚合、负荷分析计算、能力开放服务，所述网荷互动引擎作为统一的数据出入口，对接营销数据中台，获取用户档案信息、10kV馈线与公专变挂接关系、公专变与用户对应关系、行业类别、用电类别信息，并通过对接用电信息采集系统以获取计量点负荷数据，对接售电市场智能分析预测系统以获取分布式光伏历史负荷与预测负荷数据；所述负荷管理业务应用用于提供可视化页面，实现可调资源可观可测、负荷管理可调可控、资源能力分析管理、虚拟电厂高阶应用、光伏资源高阶应用，根据业务功能与数据需求，从所述网荷互动引擎调用地图服务并获取相应的数据，或直接从系统数据库中获取数据；所述电网一张图用于提供地图与网架服务、电网拓扑分析服务、空间分析服务，对接电网资源业务中台，从能量管理系统获取设备坐标信息或同源系统设备位置信息、网架拓扑关系；对接企业级量测中心，获取开关量测数据；对接气象中心，获取气象数据；所述电力负荷管理系统进一步用于，对于不同电压等级的用户，采用不同的挂接方式将用户信息与电网中的变电站、线路和变压器设备进行关联；对于专变用户，用户接入点应在馈线末端，在用户内部建立配电变压器；对于专线用户，用户接入点位于馈线末端，在用户内部建立配电变压器；对于低压用户，用户接入点位于配电变压器之后；所述系统进一步用于专变用户关系校核治理和专线用户关系校核治理；对于专变用户关系，核对营销侧专变与中台馈线关系是否正确，然后通过同源维护工具重新维护专变与馈线关系，对于专线用户关系校核治理，核对营销侧专变专线与中台侧变电站关系是否正确，然后通过同源维护工具重新维护专变专线与变电站关系；所述网荷互动引擎进一步包括：档案管理服务模块，用于提供针对网荷互动相关档案的存储、管理及查询服务，涵盖需求响应、有序用电、节约用电资源管理库；计算任务管理服务模块，用于接收、拆分、调度及管理计算任务，包括用户基线计算、实际负荷计算、聚合计算；所述负荷资源聚合包括以下过程：1：基线计算任务调度：1.1：将多天任务拆分成单日任务，在执行日前提前生成单日任务；1.2：根据单日任务的日期、优先级、复杂度、用户数确定执行顺序；1.3：将单日任务需要的执行计算的用户及计算需要的参数写入待计算kafka消息队列，计算执行程序只需查询负荷数据；写入消息队列的单日任务数不超过3个；1.4：调度任务根据单日任务执行进度变更任务执行状态；1.5：支持任务计算中途终止，支持单日任务重算；2：执行基线计算2.1：基线计算程序支持多种基线算法，每种基线算法具有多个调节计算规则的参数；2.2：将基线计算程序进行多进程集群部署，与调度任务配合自动搜索当前该执行的任务，每个进度多线程处理待计算数据，实现高速的基线计算；2.3：将计算状态实时更新到redis并定期更新到数据库，实现计算过程和状态的实时监测；2.4：对于基线计算失败的情况进行完备的原因分类描述；3：计算任务调度3.1：将多天任务拆分成单日任务；3.2：按批处理方式，根据历史任务的日期、优先级、复杂度、用户数确定执行顺序；3.3：调度任务根据单日任务执行进度变更任务执行状态；3.4：支持任务计算中途终止，支持单日任务重算；4：执行聚合计算：4.1：以批处理方式逐个任务执行历史负荷和基线负荷；4.2：实时聚合任务采用分组并行处理方式，同组任务在相同的计算集群中进行，中小规模采用1×n方式，其中n为高可用，单台服务器中可执行所有任务的聚合计算，大规模采用1×m+1×n方式，m为多任务分组聚合，1为汇总聚合；4.3：刻钟当日负荷及前日负荷，分钟最近2小时负荷初始化从hbase获取缓存到内存，后续从kafka消息队列流式更新缓存到内存中，档案数据从数据库初始化并定时更新；4.4：在聚合计算中，根据复杂度分别采用流式增量更新或批量实时计算的方式；4.5：采用多线程方式进行聚合计算；5：执行评估5.1：将用户实时负荷缓存在内存中，初始化时从hbase获取，后续从消息队列更新，以供所有评估任务共用；5.2：对评估函数的入参和返参进行标准化处理，评估实现类采用jar上传，动态载入的方式；5.3：将评估结果按配置入库；6：执行数据抽取：6.1：多节点分步执行数据抽取，根据节点间的依赖关系，在前序节点执行完成后执行后继节点；6.2：节点执行前序数据库操作和后续数据库操作，主处理函数实现跨库数据查询和保存，主处理函数支持多线程，查询结果支持js函数处理；6.3：对过程进行监测，并对故障节点进行处理后恢复成待处理状态；7：通用接口服务：7.1：通过配置方式生成数据查询接口；7.2：通过执行链的方式，将前序查询结果作为后序查询的参数，从而实现灵活的数据查询；7.3：通过配置方式将查询的结果组装成预期的json格式。

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