一种基于模糊层次分析的用户有序用电决策方法

    公开(公告)号:CN105243609A

    公开(公告)日:2016-01-13

    申请号:CN201510746514.6

    申请日:2015-11-04

    CPC classification number: Y02E40/76 Y04S10/545

    Abstract: 本发明一种基于模糊层次分析的用户有序用电价值评估方法,包括确立用户有序用电价值综合评估指标体系;计算各指标体系对用户有序用电价值评估的权重;获取各指标相关电网运行数据,并对数据进行整理分析;计算用户有序用电综合价值;根据计算结果优化有序用电决策;本发明全面反映用户的适用度与重要程度,从用户侧考虑有序用电方案的公平性与科学性,有助于实现资源优化配置,提高效率;模糊层次分析算法,改进专家判断矩阵,形成模糊一致性判断矩阵,并把行归一法或方根法与特征向量法相结合,全面应用用户有序用电信息中量化的基础数据,通过专家赋值,使用户有序用电价值分析结果与用户实际情况更吻合,增强评估结果的客观性。

    电力负荷分解方法和系统

    公开(公告)号:CN106253274B

    公开(公告)日:2019-01-15

    申请号:CN201610903660.X

    申请日:2016-10-17

    Abstract: 本发明涉及一种电力负荷分解方法和系统,其方法包括:获取在设定时长内的预设采样点各用电设备的有功功率幅值和无功功率幅值;获取在设定时长内的预设采样点的实际有功功率值和实际无功功率值;根据有功功率幅值确定用电设备的拟合有功功率值,根据无功功率幅值确定用电设备的拟合无功功率值;根据实际有功功率值和拟合有功功率值确定有功功率相关系数,根据实际无功功率值和拟合无功功率值确定无功功率相关系数;根据有功功率相关系数和无功功率相关系数确定总相关系数;获取有功功率相关系数、无功功率相关系数和总相关系数满足预设分解条件时的电力负荷分解系数和电力负荷分解结果,采用本发明方案,可以提升电力负荷分解的准确性。

    用电异常数据检测方法和装置

    公开(公告)号:CN107977710A

    公开(公告)日:2018-05-01

    申请号:CN201711397116.3

    申请日:2017-12-21

    Abstract: 本发明涉及一种用电异常数据检测方法和装置,属于数据检测技术领域。其方法包括以下步骤:首先获取待测试的用电时序数据和用电异常数据检测模型;其中用电异常数据检测模型是通过提取历史用电大数据的特征值,利用特征值对改进的BP神经网络模型进行训练得到的;在对改进的BP神经网络模型进行训练时利用改进的激活函数动态调整改进的BP神经网络模型中的节点连接权值;最后采用用电异常数据检测模型对待测试的用电时序数据进行检测分析,确定待测试的用电时序数据中的异常数据。上述的用电异常数据检测方法和装置,将历史大数据分析和BP神经网络智能算法有效结合取代人工经验规则诊断,可以大幅提高用电异常数据检测效率和准确性。

    真随机数后处理系统及方法

    公开(公告)号:CN105117199B

    公开(公告)日:2018-03-30

    申请号:CN201510568108.5

    申请日:2015-09-08

    Abstract: 一种真随机数后处理系统,包括:真随机数获取模块、伪随机数生成模块及真随机异或模块;所述真随机数获取模块获取第一数量路数的真随机序列,所述第一数量路数至少为两路,对所述真随机序列进行分组,其中至少一组中包括至少两路的所述真随机序列;所述真随机异或模块接收同一组中的所述真随机序列,将同一组中的所述真随机序列异或后生成一路第一中间序列,并将所述第一中间序列发送至所述伪随机数生成模块;所述伪随机数生成模块根据接收到的所述第一中间序列输出第二中间序列;共有第二数量路数的所述第二中间序列;所述第二数量路数小于所述第一数量路数。如此,可以增强经该真随机数后处理系统处理的后处理结果的抗攻击能力。

    客户交互痕迹分析方法及装置

    公开(公告)号:CN106779305A

    公开(公告)日:2017-05-31

    申请号:CN201611044796.6

    申请日:2016-11-22

    CPC classification number: G06Q10/0637 G06Q30/0201 G06Q50/06

    Abstract: 本发明提供一种客户交互痕迹分析方法及装置,从关于业务类型或渠道类型的项数量i=2开始,迭代执行以下步骤直至i=k+1,根据预设第k+1最小支持度及k+1‑项集支持度确定的频繁k+1‑项集集合为空时,输出每次迭代确定的频繁i‑项集集合:利用频繁i‑1‑项集集合自连接,生成候选i‑项集集合;候选i‑项集集合的每个项集包括i个关于业务类型或渠道类型的项;扫描客户交互痕迹,得到候选i‑项集集合的每个项集出现的次数;根据候选i‑项集集合中的每个项集出现的次数确定i‑项集支持度,并将i‑项集支持度大于预设第i最小支持度的项集组成的集合确定为频繁i‑项集集合。上述方法及装置,输出的每次迭代确定的频繁i‑项集集合可以作为数据依据,对客户实施精准的营销方案。

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