一种配电变压器的计量时钟异常研判方法及系统

    公开(公告)号:CN116485359A

    公开(公告)日:2023-07-25

    申请号:CN202211445209.X

    申请日:2022-11-18

    IPC分类号: G06Q10/20 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开一种配电变压器的计量时钟异常研判方法及系统,包括:计算供售电量序列皮尔逊相关系数;判断供售电量序列皮尔逊相关系数是否小于第一预设阈值;若小于,则轮流将线路下属的q台配电变压器的电量分别进行前移一天计算出新的线路售电量序列;分别计算各个配电变压器调整时间后的供售电量皮尔逊相关系数,并判断各个供售电量皮尔逊相关系数是否小于原供售电量序列皮尔逊相关系数;若存在至少一个供售电量皮尔逊相关系数不小于供售电量序列皮尔逊相关系数,则与至少一个供售电量皮尔逊相关系数相对应的配电变压器存在计量时钟异常风险。通过获取线路下所有公专变电量开展分析,准确判别线路下计量时钟异常情况。

    基于迁移学习的光伏发电功率短期预测方法及装置

    公开(公告)号:CN115347571B

    公开(公告)日:2023-03-24

    申请号:CN202211264241.8

    申请日:2022-10-17

    摘要: 本发明涉及一种基于迁移学习的光伏发电功率短期预测方法及装置,该方法选择待预测光伏电站作为目标域,将其他光伏电站作为源域,选择相关度高的源域数据进行数据迁移,得到迁移后在样本数据集;对迁移后的样本数据集中的光伏发电功率数据进行变分模态分解,对分解得到的每个模态分量与气象因素进行相关性分析,选择相关性高的气象因素作为对应模态分量的输入;构建基于长短期记忆网络和注意力机制的预测模型,使用迁移学习得到的样本数据集进行预测模型的训练,最后使用预测模型对光伏发电功率进行短期预测。本发明可扩充数据量少的样本,基于长短期记忆网络和注意力机制的预测模型,提高预测准确度。