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公开(公告)号：CN113469419A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110651692.6
申请日：2021-06-11
申请人： 国网上海市电力公司 , 国网上海能源互联网研究院有限公司 , 复旦大学
摘要： 本发明涉及一种商业楼宇用电量预测方法及系统，方法包括：利用第二回归预测模型预测商业楼宇用电量；其中，所述的第二回归预测模型的获取过程包括：采集商业楼宇用电器的历史用电数据，并进行预处理；根据历史用电数据，通过回归分析建立第一回归预测模型，通过剔除步骤剔除第一回归预测模型中不显著的自变量，获得第二回归预测模型。与现有技术相比，本发明计算量少，操作简单，准确度高，可直观地观察各自变量对用电量预测值的影响。
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公开(公告)号：CN113283674A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110710314.0
申请日：2021-06-25
申请人： 上海腾天节能技术有限公司 , 国网上海市电力公司
发明人： 张皓 , 刘晓春 , 田英杰 , 吴裔 , 李凡 , 屠盛春 , 熊真真 , 黄福海 , 周银 , 张艳霞 , 陈雪梅 , 苏运 , 郭乃网 , 朱征 , 赵莹莹 , 时志雄 , 陈琰 , 杜习周 , 许唐云
摘要： 本发明涉及一种基于用户用电特征的基线负荷预测修正方法，该方法包括如下步骤：S1、基于用户历史用电负荷数据进行用户特征分类，确定用户类别，包括：负荷平缓型用户、负荷波动型用户、负荷逐级型用户；S2、若属于负荷平缓型用户，则通过分类方法确定预测日负荷曲线所属的负荷类别以及典型负荷曲线，基于与预测日邻近的临近日负荷数据以及典型负荷曲线预测修正用户基线负荷；若属于负荷波动型用户，则选取相似日负荷数据，基于相似日负荷数据预测修正用户基线负荷；若属于负荷逐级型用户，则基于用户历史负荷数据预测修正用户基线负荷。与现有技术相比，本发明能够更适配、更精准的预测不同用户的基线负荷，提升基线负荷预测修正能力。
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公开(公告)号：CN112671042A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202110049884.X
申请日：2021-01-14
申请人： 上海交通大学 , 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号： H02J3/38
摘要： 本发明提供基于短路比的虚拟阻抗接入方法、装置及电子设备，方法包括：构建双馈机组输出阻抗模型，所述双馈机组输出阻抗模型包括弱电网情况下转子侧阻抗关系模型、短路比与定子侧跌落电压关系模型及所述短路比与线路阻抗关系模型；根据预设条件判断是否存在电压波动异变引起的短路故障误判；若判断存在短路故障，则根据所述转子侧阻抗关系模型、短路比与定子侧跌落电压关系模型及所述短路比与线路阻抗关系模型计算故障短路电流；根据所述故障短路电流及预设的最大允许电流确定目标虚拟阻抗接入值。本发明能够在弱电网情况下，利用短路比最优阻抗计算方式计算双馈机组在电网故障时的最佳虚拟阻抗接入值，使双馈机组达到最优的故障穿越能力。
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公开(公告)号：CN107230013B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201710330865.8
申请日：2017-05-11
摘要： 本发明提出了一种电力用户异常用电行为的检测与时间定位方法。该方法首先从采集系统中提取用户的用电负荷数据，然后将用户用电负荷数据转化成用电趋势并分割为a个演变周期，对每个周期内的趋势数据采用聚类处理，对电力用户群体进行周期演变分析，检测用户演变周期中的异常累积变化并进行异常判定和时间的定位。所提方法避开研究多种客观因素对用户用电水平的影响；通过周期演变分析，能有效降低误判可能性，提高异常判定的精度。
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公开(公告)号：CN111339155A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201811551981.3
申请日：2018-12-18
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/2458 , G06F16/35 , G06Q10/06 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种关联分析系统，其包括数据获取和分类模块、数值型事务处理模块、非数值型事务处理模块、概化数据处理模块和评估输出模块，数据获取和分类模块判断事务中是否含有非数值型数据，将数据分为数值型数据集与非数值型数据集，并分别将对应的数据发送给数值型事务处理模块和非数值型事务处理模块，非数值型事务处理模块将数据利用K-means方法对非数值型事务集进行聚类分析，并将聚类分析结果发送给概化数据处理模块，数值型事务处理模块和概化数据处理模块对数据进行处理后将处理结果发送给评估输出模块进行结果输出。本发明具有很好的鲁棒性，可以有效解决电力负荷关联分析对数据类型及低频数据考虑不足的问题。
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公开(公告)号：CN110290179A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910469125.1
申请日：2019-05-31
IPC分类号： H04L29/08 , G06F16/182
摘要： 本发明涉及一种基于Hadoop的分布式移动基站数据存储系统，该系统包括依次连接的接口层、功能层、数据层和物理层，所述的物理层包括至少一台应用服务器、备份服务器以及核心层交换机，各应用服务器、各备份服务器、数据层分别连接核心层交换机，所述的数据层包括Linux存储集群，该Linux存储集群采用Hadoop集群平台，所述的Hadoop集群平台包括YARN、索引库、HBase数据库、Mysql数据库以及用以进行分布式协调服务的Zookeeper，所述的Hadoop集群平台的最底层设有用以存储所有节点上的文件的HDFS。与现有技术相比，本发明具有提升容量、提高数据的兼容性等优点。
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公开(公告)号：CN110287176A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910469083.1
申请日：2019-05-31
IPC分类号： G06F16/215 , G06F16/2457 , G06F16/27
摘要： 本发明涉及一种基于次序依赖的电力数据序列数组优化方法，包括步骤：1)在每个站点Si上运行算法BuildEC，获取局部等价类；2)利用DisBuild算法建立每个站点的相同属性上的全局等价类，将每个站点上各个属性上不同的值和出现次数传递到该属性的中心站点上；3)对不同属性上的全局等价类进行合并，直到所有的站点都没有等价类的合并；4)完成步骤3)后，在中心站点确定一个目标值，随后将目标值发送给各个站点，站点接收到数据之后并行完成数据的修，完成数据的优化。与现有技术相比，本发明具有提升数据质量、减少修复过程中的修改，有利于保证数据一般性等优点。
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公开(公告)号：CN109344990A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201810867897.6
申请日：2018-08-02
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司
CPC分类号： G06Q10/04 , G06K9/6269 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种基于DFS和SVM特征选择的短期负荷预测方法及系统，所述方法包括：根据影响短期负荷预测的特征的F-score值获取特征子集，根据特征子集所对应的SVM分类模型的分类正确率确定最优特征子集，利用所述最优特征子集中特征所对应的历史数据训练短期负荷预测模型，并利用该短期负荷预测模型预测预测日负荷值；本发明实现了输入数据的有效降维，综合考虑全局搜索能力以及局部搜索能力，实现了对神经网络权值和阈值的优化，避免陷入局部最优，提高了负荷预测的精度。
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公开(公告)号：CN118378930A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410241058.9
申请日：2024-03-04
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06N3/04 , G06N3/096
摘要： 本发明涉及一种演变场景下电力系统运行风险智能评估方法、设备和介质，包括以下步骤：获取实时演变场景电力系统运行数据，基于投影系数矩阵进行特征转换后，输入训练好的面向演变场景的全连接深度神经网络进行最小切负荷判别，获得演变场景下电力系统运行风险评估结果；其中，通过交替优化法和特征值分解法迭代求解演变场景下电力系统运行风险评估快速迁移模型获得所述投影系数矩阵，所述演变场景下电力系统运行风险评估快速迁移模型包括局部差异度量项、全局差异度量项和类别差异度量项。与现有技术相比，本发明提高了演变场景下电力系统运行风险评估结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN118313714A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410241786.X
申请日：2024-03-04
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q10/0635 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种基于深度神经网络的电网运行风险态势感知方法和设备，方法包括如下步骤：获取预先构建的电网运行风险态势评价指标体系对应的数据集，并划分为训练集和测试集，其中，所述电网运行风险态势评价指标体系计及电网中的节点状态指标和线路状态指标；利用基于训练集训练好的电网运行风险态势预测模型得到所述测试集中每个样本的风险等级，通过统计各风险等级的占比对未来综合风险进行评估，实现电网运行风险态势感知。与现有技术相比，本发明具有实现全面的电网运行风险态势感知、提高态势感知的稳定性等优点。
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