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公开(公告)号:CN119179940A
公开(公告)日:2024-12-24
申请号:CN202411107776.3
申请日:2024-08-13
Applicant: 国网经济技术研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司经济技术研究院
IPC: G06F18/241 , G06F18/2415 , G06F18/23213 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/043 , G06N3/088
Abstract: 本申请涉及配电网数据检测与修复领域,尤其是涉及一种基于神经网络的配电网异常数据检测与修复方法,包括对同一天内的所述负荷数据,通过卷积神经网络判断其数据异常的概率,并通过预设的自适应的检测阈值对概率进行分类,基于分类的结果判断所述负荷数据是否异常;对于被判断为异常的所述负荷数据,通过聚类分析确定其出现异常的时间;根据出现异常的时间,确定模糊自组织神经网络的超参数,然后向其输入当日所述负荷数据中所有的正常值,得到异常数据的修复结果。本申请提高了处理配电网数据的效率以及对数据进行异常检测、修复的准确度,为配电网的建设与运行提供数据基础,提升运行效率并节省建设成本。
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公开(公告)号:CN115588982A
公开(公告)日:2023-01-10
申请号:CN202211266328.9
申请日:2022-10-17
Applicant: 国网经济技术研究院有限公司 , 国网天津市电力公司
Abstract: 本发明涉及一种交直流配电系统演进预测方法、系统、设备及介质,其特征在于,包括:获取待测交直流配电系统当前时间步长的源网荷侧指标并进行赋权;将赋权后的源网荷侧指标输入至预先构建的交直流配电系统演进预测模型中,得到待测交直流配电系统未来若干时间步长的源网荷侧指标预测值,本发明实现多变量的同时预测,弥补常规预测模型在多因素驱动下变量预测上适应性较差的缺陷,可以广泛应用于交直流配电领域中。
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