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公开(公告)号：CN103810386A
公开(公告)日：2014-05-21
申请号：CN201410049510.8
申请日：2014-02-13
申请人： 国家电网公司 , 江苏省电力公司 , 江苏省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种基于非监督学习的继电保护装置聚类方法，其其特征在于：在无样本或少量样本的前提下，以装置定值对继电保护装置进行聚类；其包括：继电保护装置数据预处理步骤、非监督学习的装置聚类步骤、可视化步骤，其中继电保护装置数据预处理模块确保无样本或少量样本时提供非监督学习的装置聚类模块所需要的初始化装置类型，非监督学习的装置聚类模块以统计学习的方式对高维数据且维数不确定的装置定值进行类型划分，可视化模块以树的形式展现聚类结果，并吸取专家知识进行分类优化。本发明克服了高维少样本统计学习的困难为生产系统中的海量继电保护装置进行分类，同时，利用专家知识的反馈，解决了海量继电保护装置分类困难的问题，实现了装置精确的自动聚类，提高了电网故障数据在电力二次系统中传输的精准性和可靠性。？
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公开(公告)号：CN107423133B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201710512426.9
申请日：2017-06-29
申请人： 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力公司 , 东南大学 , 中国电力科学研究院 , 江苏省电力试验研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种降低电网网损的数据中心间数据网络负载分配方法，根据数据中心内服务器CPU的工作频率及利用率，得出各数据中心的能耗，对下一时段数据网络负载情况和电力网络负荷情况的预测，在电网的统一调度下，对数据中心间网络负载的分配进行控制，改善电网潮流分布，降低系统有功网损，找到各数据中心之间的数据网络负载的最优分配方案，降损效益显著，使得数据中心用电作为一种资源纳入到改善电力网络状态的范畴中，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN106327074A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610702622.8
申请日：2016-08-23
申请人： 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力公司 , 清华大学
CPC分类号： Y02P90/82 , G06Q10/06375 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种省、地市、区域多级电力需求响应潜力评估方法，包括A），确定评估范围；B），获取评估范围内的原始数据；C），对评估范围内居民小区、工业企业、商业楼宇及典型用户的需求响应潜力评估；D），对评估范围进行区域层面的需求响应潜力评估；E），对评估范围进行地市层面的需求响应潜力评估；F），对评估范围进行省级层面的需求响应潜力评估。本发明进行评估时仅需将下一层级的需求侧资源视作不同规模的聚合节点，有效的减少了大范围需求侧资源潜力评估的时间，用于快速评估某一给定激励电价下的省、地市、区域三个层级的需求响应潜力，为需求响应方案制定、需求响应项目实施起有力的支撑作用，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN105608632A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201510613226.3
申请日：2015-09-23
申请人： 国家电网公司 , 江苏省电力公司 , 江苏省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种基于模糊算法的用电信息采集系统运行状态评估方法，包括以下步骤，步骤一，标准化电信采集指标；步骤二，计算电信采集指标的信息熵；步骤三，计算电信采集指标权重；步骤四，根据隶属度公式计算电信采集指标的隶属度分值；步骤五，计算出电信采集指标权重与隶属度分值的乘积和即为电信息采集系统运行状态评价指数。本发明综合多个相互关联的指标数据，对用电信息采集系统运行状态做出评估，极大地提高了状态评估准确率，为计量监控提供更加清晰的信息支撑，是建设高标准、高质量的电信息采集系统运行状态一个重要手段。
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公开(公告)号：CN105184402B
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201510549526.X
申请日：2015-08-31
申请人： 国家电网公司 , 江苏省电力公司 , 江苏省电力公司电力科学研究院 , 清华大学
摘要： 本发明公开了种基于决策树的个性化用户短期负荷预测算法,其特征在于:包括以下步骤:1、对用户负荷进行波动分量辨识,判断其锯齿形波动是否显著;如果显著将进入波动分量提取环节,再得出用电模式数;如果不显著,则将直接得出用电模式数。针对用电模式数大于7种的用户采用最近日负荷预测法。针对用电模式数在2种~6种的用户采用基于用电模式挖掘的用户侧短期负荷预测法。针对用电模式数只有1种的用户采用聚类预测还原法。本发明通过对用户历史负荷进行数据挖掘,从而提取出用户用电模式,根据模式数的多少,建立基于决策树的个性化用户短期负荷预测算法,实现精确的用户短期负荷预测。
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公开(公告)号：CN105678426A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610069716.6
申请日：2016-02-01
申请人： 江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力公司 , 东南大学 , 江苏方天电力技术有限公司
CPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/06315 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基线预测中相似日最优天数组合的选取方法，步骤一：相似日的预筛选和相似日天数组合选取；步骤二：相似日组合矩阵进行基线负荷的预测；步骤三：相似日组合矩阵中最优相似日天数组合选取。本发明提供的一种基线预测中相似日最优天数组合的选取方法，充分、合理和有效地利用了历史日数据库，充分挖掘非需求响应因素，量化历史日相似度并排序，通过不同天数组合的误差对比最终确定了相似日最优选取天数组合，其中采用了灰色关联法、综合加权法、多元线性回归法、MRE误差评价等方法的优点，极大地提高了需求响应基线预测的经济性和准确性，为需求响应技术提供了科学理论支持。
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公开(公告)号：CN103810386B
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201410049510.8
申请日：2014-02-13
申请人： 国家电网公司 , 江苏省电力公司 , 江苏省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种基于非监督学习的继电保护装置聚类方法，其特征在于：在无样本或少量样本的前提下，以装置定值对继电保护装置进行聚类；其包括：继电保护装置数据预处理步骤、非监督学习的装置聚类步骤、可视化步骤，其中继电保护装置数据预处理模块确保无样本或少量样本时提供非监督学习的装置聚类模块所需要的初始化装置类型，非监督学习的装置聚类模块以统计学习的方式对高维数据且维数不确定的装置定值进行类型划分，可视化模块以树的形式展现聚类结果，并吸取专家知识进行分类优化。本发明克服了高维少样本统计学习的困难为生产系统中的海量继电保护装置进行分类，同时，利用专家知识的反馈，解决了海量继电保护装置分类困难的问题，实现了装置精确的自动聚类，提高了电网故障数据在电力二次系统中传输的精准性和可靠性。
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公开(公告)号：CN104809332A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510131733.3
申请日：2015-03-24
申请人： 国家电网公司 , 江苏省电力公司 , 江苏省电力公司电力科学研究院 , 清华大学
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 本发明公开了一种基于负荷率的电力系统海量用户分类方法，其具体包括如下步骤：SS1计算用户一月之内各日负荷率；SS2计算月均负荷率和月内负荷率标准差；SS3建立负荷率分类图；SS4根据日内稳定程度划区；SS5根据日间稳定程度划区。本发明成功解决了用户负荷分类的海量规模和随机波动这两大难题，且分类流程简单，计算量小，开发难度低，物理含义明晰，实用性强，采用该方法可快速完成海量用户负荷的分类。
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公开(公告)号：CN104579818A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201410719882.7
申请日：2014-12-01
申请人： 国家电网公司 , 江苏省电力公司 , 江苏省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： H04L12/26
摘要： 本发明公开了一种智能变电站网络异常报文检测方法，通过对变电站中工业控制协议以及设备特有协议的分析，为每种协议分别制定报文规则；配置变电站交换机镜像端口，从交换机镜像端口接入变电站网络；从交换机镜像端口捕获变电站实时报文信息，解析捕获的报文，过滤掉空报文，提取得到报文的头信息和内容；将分析之后报文信息与报文规则进行匹配，检测并存储异常报文信息，并利用WEB端技术将检测得到的异常报文和报文的详细信息作为告警信息输出。利用变电站网络封闭性与协议固定性的特点，给出了较为可靠、准确的变电站异常报文识别方法，并最终实现变电站网络异常信息实时告警输出，辅助专业人员开展智能变电站信息安全的分析工作。
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公开(公告)号：CN107016410B
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201710186797.2
申请日：2017-03-27
申请人： 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种用电信息采集系统故障诊断方法及装置，其方法包括以下步骤：获取用电信息采集系统中的网络拓扑数据，网络拓扑数据至少包括用电信息采集系统中的元件以及元件之间的线路的相关特征；基于异质网络节点表示学习方法，对网络拓扑数据进行目标优化学习，将网络拓扑数据映射为可计算的数据空间中的数据分布，得到基于异质网络节点表示学习结果；基于预设的故障检测分类模型，并融合基于异质网络节点表示学习结果对用电信息采集系统进行故障诊断。本发明避免了大量的人工工作，降低了系统实现成本，提高了系统对于新数据的适应性；且在计算体系上，本方案设计的相关方法，兼容传统方法中的特征模块，大大提高了系统的性能。
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