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公开(公告)号：CN113689103B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202110949110.2
申请日：2021-08-18
申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F9/50
摘要： 本发明公开了一种自适应负载均衡用采分流智能调度管理方法、装置及系统，所述方法包括获取一致性hash环，所述一致性hash环位于用户和服务器之间，包括若干个虚拟节点，虚拟节点与用户及服务器之间分别设有映射；基于自适应负载均衡原则，对一致性hash环进行分段，将所有虚拟节点分配建模为买方‑卖方博弈模型；通过贪心算法求解所述买方‑卖方博弈模型，确定最终的服务器分配方式。本发明能够得到相对
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公开(公告)号：CN113688420A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110871359.6
申请日：2021-07-30
申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于聚类的差分隐私用电采集数据隐私保护方法及装置，包括：利用差分隐私技术把拉普拉斯噪音添加到用电采集数据中抵御相关攻击；根据聚类分析的结果对噪音值的最大值进行了限制。本发明利用差分隐私技术保护采集到的用电采集数据，保证数据的可用性；为了进一步提高用电采集数据的可用性，限制添加到用电采集数据中的噪音最大值。
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公开(公告)号：CN106295858A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610616285.0
申请日：2016-07-29
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网安徽省电力公司 , 国家电网公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
摘要： 本发明公开了一种电能表非健康度预测方法，具体包括以下步骤：(1)以厂商和批次为对象分析所属电能表的多维度指标，利用主成分分析法从原始变量中导出与健康值相关性最大的前N个主变量；(2)通过得到的主变量利用统计平均数法对所述主变量进行加权打分；(3)通过非健康值的计算公式降成一个维度；(4)通过min-max标准化对非健康值进行线性变换，使结果值映射到[0-1]之间，最终用散点图展现出各批次电能表的非健康值分布；(5)通过多元线性回归算法对电能表未来的非健康值进行预测。本发明以厂商和批次为分析对象，通过建立电能表健康度评价模型，应用大数据技术实现对电能表进行整体运行状态分析。
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公开(公告)号：CN113722752B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202110953709.3
申请日：2021-08-19
申请人： 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于LFP树与代理向量的轨迹隐私数据发布方法、装置及系统，所述方法包括利用网格模型将轨迹数据库D中个人位置数据信息转化成代理向量，形成原始代理向量轨迹数据库DV；利用LFP树在所述原始代理向量轨迹数据库DV中搜索破坏匿名性的最小冲突序列MVS集合；利用基于LFP树更新的局部抑制方法去除最小冲突序列，形成新的代理向量轨迹数据库DV'；基于所述新的代理向量轨迹数据库DV'，针对用户的信用级别，发布不同类型的数据。本发明使用基于网格的代理向量来有效避免数据的泄露问题，通过局部频繁模式树跳过大量不必要的候选序列，并且降低了数据的维度数，减少了时间复杂度，该方法保证了数据的安全性和利用率。
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公开(公告)号：CN114118401A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111188000.5
申请日：2021-10-12
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于神经网络的配电网络流量预测方法、系统、装置及存储介质，其方法包括：获取电力负荷消耗的影响因素以及当前的配电网络流量信号，并输入预构建的优化后的深度网络模型，得到配电网络流量的预测值；其中，所述深度网络模型包括去噪模块、卷积神经网络模块、记忆网络模块和全连接神经网络模块，所述去噪模块、卷积神经网络模块、记忆网络模块对当前的配电网络流量的信号数据进行依次处理，然后将处理后的信号数据和电力负荷消耗的影响因素输入进全连接神经网络获得配电网络流量的预测值。本发明能够提高对配电网络流量预测的准确性。
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公开(公告)号：CN113722752A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110953709.3
申请日：2021-08-19
申请人： 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于LFP树与代理向量的轨迹隐私数据发布方法、装置及系统，所述方法包括利用网格模型将轨迹数据库D中个人位置数据信息转化成代理向量，形成原始代理向量轨迹数据库DV；利用LFP树在所述原始代理向量轨迹数据库DV中搜索破坏匿名性的最小冲突序列MVS集合；利用基于LFP树更新的局部抑制方法去除最小冲突序列，形成新的代理向量轨迹数据库DV'；基于所述新的代理向量轨迹数据库DV'，针对用户的信用级别，发布不同类型的数据。本发明使用基于网格的代理向量来有效避免数据的泄露问题，通过局部频繁模式树跳过大量不必要的候选序列，并且降低了数据的维度数，减少了时间复杂度，该方法保证了数据的安全性和利用率。
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公开(公告)号：CN116304526A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310052223.1
申请日：2023-02-02
申请人： 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种台区理论线损计算方法、装置及系统，所述方法包括基于每个台区的历史特征数据及其对应的理论线损值，构建时序数据集；利用所述时序数据集训练线损预测模型，获得线损预测模型的初始权重；获取每个台区的当日特征数据，并输入至所述线损预测模型，利用所述线损预测模型预测出当日的预测理论线损值。本发明能够更精准地实现全台区理论线损分析，有助于实现台区线路状态运维以及精准化检修。
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公开(公告)号：CN113868938A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202110973907.6
申请日：2021-08-24
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南瑞集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于分位数回归的短期负荷概率密度预测方法、装置及系统，包括获取DL‑LSTM‑A深度网络模型，所述DL‑LSTM‑A深度网络模型包括若干个双层LSTM网络元胞和注意力机制模块，各双层LSTM网络元胞的输出端分别与所述注意力机制模块相连；所述注意力机制模块将各双层LSTM网络元胞的输出进行加权求和；所述双层LSTM网络元胞包括顺次相连的两个LSTM元胞；利用训练数据训练获得DL‑LSTM‑A网络中待优化的各个参数，获得优化后的DL‑LSTM‑A深度网络模型；将获取到的电力负荷消耗的影响因素输入至优化后的DL‑LSTM‑A深度网络模型，获得分位数；采用非参数密度估计方法对分位数进行处理，获得最终的负荷概率密度函数。本发明能够提供更为精确的长期电力负荷概率密度预测。
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公开(公告)号：CN112381664A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202010999267.1
申请日：2020-09-22
申请人： 国网新疆电力有限公司 , 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
摘要： 本发明公开了一种电网短期负荷预测方法、预测装置及存储介质，旨在解决现有电网负荷预测精准度不足的技术问题。其包括：根据电网负荷时间序列计算离散随机变量的互信息熵，并利用互信息熵滤除松散相关的离散随机变量，获得负荷时间输入信号；根据负荷时间输入信号构建人工神经网络；基于差分进化算法利用人工神经网络进行电网负荷的迭代预测，获得电网负荷的最优预测结果。本发明能够避免人工经验选取数据的不足，获取最优的输入变量集合，同时利用差分进化算法获得最优的预测结果，提高负荷预测的效率和准确度。
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公开(公告)号：CN109494719A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811370866.6
申请日：2018-11-18
申请人： 国网安徽省电力公司 , 国网安徽省电力公司电力科学研究院 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 北明软件有限公司
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明公开一种中低压混合配电网层次化阻抗分析方法，可用于配电网运行分析。方法首先针对中低压混合配电网，引入层次化划分方法，将配电网分为中压配电网、低压配电网和入户电网，然后分析各层级配电网络的根节点、叶节点和茎节点，并建立等值电路模型及各层级配电网络的数学模型，模型求解采用多元线性回归方法，进行各层级网络的局部优化求解，获取阻抗的初始值，再将各级网络联立获取全局方程，构建全局残差平方和方程，以残差平方和最小为目标进行最小二乘求解，从而获取中低压混合配电网的各线路阻抗值。本发明可提高阻抗分析的效率，为配电网的网络分析和调控提供可靠的数据基础，保障电网运行安全。
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