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公开(公告)号:CN111339155B
公开(公告)日:2023-12-19
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: G06F18/26 , G06F18/23213 , G06Q10/063 , 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:CN116298724A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310190135.8
申请日:2023-02-24
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明提供了一种电力客户供用电系统故障检测装置、方法、设备和介质,包括:高频信号通路;高频信号通路,用于按固定周期对电力客户供用电系统中的被测电路进行高频电流数字信号的采样;以需要进行故障检测的电力客户供用电系统中的任一条电路,为被测电路;本发明在现有故障检测装置的基础上设计了高频信号通路,以较低成本即可实现高频电流数字信号的采样;利用本发明提出的装置,采样电力客户供用电系统中被测电路的高频电流数字信号后,基于混频技术结合不同频段电流分量进行故障检测,避免了分布式电源中高比例电力电子器件造成的功率干扰,提高故障检测的准确性;本发明提出的装置数据采样‑计算‑分析工作量小,可用于低成本嵌入式系统。
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公开(公告)号:CN116128234A
公开(公告)日:2023-05-16
申请号:CN202310080590.2
申请日:2023-01-18
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
IPC分类号: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/04
摘要: 本发明提供了一种需求响应决策优化方法、系统、设备和介质,包括:获取电力系统需求响应任务和可调节资源;基于所述需求响应任务和可调节资源,在预设的约束条件下对预先构建的需求响应优化模型进行求解,得到需求响应优化方案;其中,所述需求响应优化模型是基于历史信用值和需求响应匹配度的综合成本的最小化为目标构建的。本发明通过综合考虑负荷资源的需求响应匹配度和历史信用值的综合成本,使得建立的需求响应优化模型更加公平和可靠,并基于预设的约束条件对构建的需求响应优化模型进行求解,得到高效的需求响应优化方案,有利于实现任务指标公平经济分配的目标,达到更好的需求响应效果。
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公开(公告)号:CN111107493B
公开(公告)日:2022-09-02
申请号:CN201811248189.0
申请日:2018-10-25
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: H04W4/029
摘要: 本发明具体涉及一种移动用户位置预测方法与系统,包括基于移动运营商的基站数据获取用户位置相关的数据,基于所述用户位置相关数据以及预先计算的所述用户轨迹的频繁轨迹,确定当前移动用户的走向预测,所述用户轨迹的频繁轨迹基于并行框架,采用FP‑Growth算法与负载均衡算法相结合的方式确定。一种移动用户位置预测方法与系统,本专利使得在每天产生大量的移动位置数据情况下,能够快速的对已有的位置预测方法对海量移动数据进行数据挖掘,快速深入挖掘移动数据的潜在信息的问题。
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公开(公告)号:CN111564164A
公开(公告)日:2020-08-21
申请号:CN202010251145.4
申请日:2020-04-01
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G10L25/63 , G10L25/18 , G10L25/24 , G10L25/30 , G10L15/04 , G10L15/02 , G06F40/30 , G06K9/00 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种多模态情感识别方法及装置,所述方法包括:将获取的原始音视频信号进行数据切分,得到多个待检测情感片段和每个待检测情感片段对应的多个设定长度的子片段,其中,每个子片段均包括多重模态;将每个具有多重模态的子片段带入训练好的多模态情感识别网络模型,获得每个子片段的情感类别;基于每个待检测情感片段中所有子片段的情感类别,分别对每个待检测情感片段进行情感识别,确定各待检测情感片段对应的情感类别;其中,所述多重模态包括:视频片段、音频片段和所属待检测情感片段中由音频片段识别得到的文本。本发明将多种模态进行融合大大提高了算法的识别准确率。
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公开(公告)号:CN111340645A
公开(公告)日:2020-06-26
申请号:CN201811548317.3
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: G06Q50/06
摘要: 本发明公开了一种针对电力负荷的改进关联分析方法。首先,获取初始数据集,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;其次,利用基于熵权法的灰色关联分析方法,计算数值型影响因素对负荷变量的灰色关联度,设置关联度阈值,获取与负荷关系密切的数值型影响因素;然后,利用基于FP-Growth算法的改进关联规则挖掘方法,对包含非数值型影响因素与负荷数据进行关联规则挖掘,通过对挖掘出的关联规则进行解读得到与负荷关系密切的非数值型影响因素;最后综合输出与负荷关系密切的影响因素。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:CN111092425A
公开(公告)日:2020-05-01
申请号:CN201811239898.2
申请日:2018-10-24
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: H02J3/00
摘要: 本发明提供了一种基于拓扑特性的网架聚类分析方法及系统,包括:基于待测区域的电网地理拓扑数据利用队列优化算法获得各网络节点间的平均距离;基于网络节点度的预设公式计算待测区域中网络节点的度;基于所述各网络节点间的平均距离和网络节点的度对所述电网地理拓扑数据进行聚类,对拓扑数据通过聚类分析将指标相近的各网络聚为一类,以便分析各类网络与其余网络中电气相关的指标或参数之间的关联关系,并利用这种关联关系作为网架优化的指导策略。
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公开(公告)号:CN111062739A
公开(公告)日:2020-04-24
申请号:CN201911125572.1
申请日:2019-11-18
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
摘要: 本发明涉及一种基于随机矩阵分解的用电行为智能推荐方法和系统,包括:获取用户用电行为预测信息;基于全局全量信息,结合所述采集的用户历史用电行为预测信息,对用户推荐用电方式。通过用电行为智能推荐系统直接面向用户侧,通过电力系统与用户之间的双向互动,利用用电行为智能推荐系统使得用户主动参与负荷需求响应,需求侧的电力用户可以通过调节自身的用电行为主动参与需求响应,电力系统也可以实现电力的优化配置、节能环保,平稳电力系统负荷,最终达到用户和电力系统双赢。
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公开(公告)号:CN110858310A
公开(公告)日:2020-03-03
申请号:CN201810959281.1
申请日:2018-08-22
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: G06K9/62
摘要: 本发明涉及一种基于配用电大数据的用户分类方法及系统,所述方法包括:利用可调控电力用户电量矩阵确定可调控电力用户电量矩阵的降维矩阵,对可调控电力用户电量矩阵的降维矩阵中用户进行分类;本发明提供的技术方案能够实现对可调控电力用户的用户分类,利用现有的电力用户数据,在对用户进行筛选后再对用户进行分类操作,可减少用户分类算法的计算量和复杂度。
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公开(公告)号:CN110580542A
公开(公告)日:2019-12-17
申请号:CN201910698658.7
申请日:2019-07-31
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
摘要: 本发明提供一种用电量预测方法和装置,基于预先训练得到的变量获取实时数据;基于所述变量对应的实时数据采用Ridge回归法进行预测,得到用电量预测值;训练得到的变量是基于历史用电量数据、经济数据、交通数据和气象数据采用两步变量筛选得到与用电量相关度最高的变量,预测效果好,且提高了预测精度;本发明提供的技术方案应用于长期预测时,对随机波动性较大的数列拟合效果较好,而且对于数据量大的场合和数据量小的场合都适用,在数据量小的场合不会在训练集上过拟合,拟合效果较好,大大提高了预测精度;本发明提供的技术方案受随机因素的影响小,预测结果的可靠性高。
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