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公开(公告)号:CN110289616A
公开(公告)日:2019-09-27
申请号:CN201910584299.2
申请日:2019-06-29
申请人: 国家电网有限公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院
IPC分类号: H02J3/00
摘要: 本发明公开了一种基于网络分析的高压配电网项目动态选择方法,首先构建网络模型,然后在网络分析的基础上完成各指标的计算,再对配电网现状及项目需求进行评价,结合各待选项目的空间分布与拓扑关系确定最优先的项目,最后遵循动态规划的思想,根据项目选择结果更新配电网现状,进行新一轮的评价与选择。本发明考虑了在建项目及已安排项目对配电网的影响,可以避免投资的重复,对实际规划工作具有重要的参考价值。
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公开(公告)号:CN109390971A
公开(公告)日:2019-02-26
申请号:CN201811318328.2
申请日:2018-11-07
申请人: 国家电网有限公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院
摘要: 本发明公开了一种基于门当户对遗传算法的配电网多目标主动重构方法,首先,将功率损耗、电压偏移和系统稳定裕度等指标融合到目标函数中,并引入判断矩阵法和线性加权法确定各个指标的权重和实现多目标函数的转化;其次,针对传统遗传算法的弊端,提出了基于“门当户对”原则的多种染色体交叉策略,丰富了种群进化方式的多样性,算法计算效率和寻优能力得到大大加强;最后通过设定临界值,实现主动配电网的自我感知和主动重构,提高配电网安全性和稳定性。仿真算例表明,本发明提出的模型和算法以及主动重构的理念符合当前主动配电网主动运行和主动控制的思路,具有较为广泛的应用前景。
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公开(公告)号:CN117786587B
公开(公告)日:2024-06-04
申请号:CN202410217394.X
申请日:2024-02-28
申请人: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国网智能电网研究院有限公司 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC分类号: G06F18/2433 , G06F18/213
摘要: 本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及基于数据分析的电网数据质量异常诊断方法,该方法包括:采集电网数据;构建孤立树,获取近邻样本序列和局部协方差矩阵的最大特征值,进而获取各样本的局部时稳指数;获取各样本的第一特征序列和第二特征序列,进而获取各样本的节点特征微变指数;计算各样本的电网局部变异指数,进而获取各样本组的改进孤立树深度;获取电网数据的维度差异识别指数,进而获取孤立树各层的分割维度,根据分割维度构建改进孤立森林,进而获取各电网数据的异常得分,完成对电网数据质量异常诊断。本发明旨在解决由于电网数据日益增长的趋势导致异常数据检测效率低的问题。
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公开(公告)号:CN117763621B
公开(公告)日:2024-06-04
申请号:CN202410195096.5
申请日:2024-02-22
申请人: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC分类号: G06F21/62 , G06F21/60 , H04L9/06 , G06N20/00 , G06F18/2131 , G06F18/23 , G06F18/2433 , G06F18/27 , G06F123/02
摘要: 本发明涉及密钥优化处理技术领域,具体涉及一种基于联邦学习的能源大数据安全保护方法,该方法包括:构建系统能源监控数据矩阵以及电网设备监控数据矩阵;根据两个矩阵每行数据的频域信息构建运行性能同步指数;根据系统能源监控数据矩阵每行数据与预测之后的差异程度获取每行数据的异常模式影响因子;结合两个矩阵之间的运行性能同步指数以及系统能源监控数据矩阵每行数据的异常模式影响因子构建两个矩阵之间的整体异常互影响因子;基于整体异常互影响因子以及预设密钥长度阈值确定密钥长度,优化加密算法,实现能源大数据的安全保护。本发明旨避免子服务器的敏感信息的泄露,保障能源大数据安全。
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公开(公告)号:CN117674303B
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202410145601.5
申请日:2024-02-02
申请人: 华北电力大学 , 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国网河南省电力公司
IPC分类号: H02J3/46 , H02J3/38 , H02J3/28 , H02J3/32 , G06N3/084 , G06N3/0442 , G06N3/098 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q10/0637 , G06F21/60
摘要: 本发明涉及一种基于数据价值阈值的虚拟电厂并行控制方法,属于虚拟电厂领域。本发明方法将虚拟电厂并行控制中心作为联邦学习的服务器、将多个虚拟电厂代理商分别作为联邦学习的客户端进行模型迭代训练;在训练时使用改进了二阶动量项的Adam算法中训练LSTM模型;在传递参数时使用差分隐私技术对参数加噪后进行参数传递;在计算全局梯度时使用改进的加权聚合算法计算全局梯度;基于数据资产价值和资产价值阈值判断联邦学习的收敛条件,最后基于训练结果对各虚拟电厂代理商进行并行调节控制。本发明方法可以不损失模型训练精度的情况下确保共享模型的安全性和隐私性提升效率,为虚拟电厂优化调度提供隐私保护,提高企业决策效率和生产效率。
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公开(公告)号:CN117910046A
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202410302270.1
申请日:2024-03-18
申请人: 青岛他坦科技服务有限公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国网智能电网研究院有限公司 , 郑州大学
摘要: 本申请涉及数据处理技术领域,提出了基于差分隐私保护的电力大数据发布方法,包括:获取电力交易大数据集,对电力交易大数据集进行聚类分析,根据聚类分析结果获取每个聚类簇的加权无向图,根据每个聚类簇的加权无向图计算隐私数据敏感系数,基于隐私数据敏感系数和每个聚类簇的数据特征计算电力数据发布聚合系数,根据电力数据发布聚合系数获取发布隐私预算比例系数,基于发布隐私预算比例系数获取电力交易大数据集发布时进行差分隐私保护的隐私预算分配结果,基于隐私预算分配结果获取最终发布数据。本申请通过分析电力数据的特征构建发布隐私预算比例系数,基于隐私预算比系数提高电力数据发布的质量。
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公开(公告)号:CN117875794A
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202410270190.2
申请日:2024-03-11
申请人: 深圳市福山自动化科技有限公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC分类号: G06Q10/0639 , G06F18/2433 , G06Q50/06
摘要: 本发明涉及电数字数据处理技术领域,具体涉及一种能源电力数据质量评估方法。该方法获取电力数据,构建电力数据的邻域,根据邻域内电力数据的变化,获取电力数据的变化值;根据电力数据与对应邻域电力数据的变化值差异和对应时刻的差异,电力数据与所在当天最大电力数据对应时刻的差异,获取第一异常值;根据相同时刻下的电力数据在所在当天的占比差异和最大电力数据对应时刻差异,以及变化值差异,获取第二异常值;根据第一异常值和第二异常值,获取置信概率,通过格拉布斯准则,对电力数据质量进行评估。本发明通过自适应获取每个电力数据的置信概率,进而准确确定预设天数内的异常电力数据,对预设天数内的电力数据质量进行准确评估。
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公开(公告)号:CN117857019A
公开(公告)日:2024-04-09
申请号:CN202410151014.7
申请日:2024-02-02
申请人: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
摘要: 本发明涉及数据加密技术领域,具体涉及用于能源大数据的安全防护策略优化方法及系统,该方法包括:获取能源数据实体的各实体区间序列;计算时刻占比值,构建各时段的高峰极值序列;获取各时刻的二级序列,构建各时段的能源震荡显著因子以及各时刻的局部峰值强度,基于此计算各时刻的综合峰值概率;采用DPC算法对时刻峰值向量聚类,提取实体区间代表峰值簇;计算实体区间代表峰值簇的高峰区间真实系数;构建各时序区间的高峰时刻相似扩展范围,根据高峰时刻相似扩展范围结合RSA加密算法对能源数据进行自适应加密处理。从而实现对能源大数据的安全防护策略进行优化,提高能源大数据安全防护共享的效率。
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公开(公告)号:CN117786587A
公开(公告)日:2024-03-29
申请号:CN202410217394.X
申请日:2024-02-28
IPC分类号: G06F18/2433 , G06F18/213
摘要: 本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及基于数据分析的电网数据质量异常诊断方法,该方法包括:采集电网数据;构建孤立树,获取近邻样本序列和局部协方差矩阵的最大特征值,进而获取各样本的局部时稳指数;获取各样本的第一特征序列和第二特征序列,进而获取各样本的节点特征微变指数;计算各样本的电网局部变异指数,进而获取各样本组的改进孤立树深度;获取电网数据的维度差异识别指数,进而获取孤立树各层的分割维度,根据分割维度构建改进孤立森林,进而获取各电网数据的异常得分,完成对电网数据质量异常诊断。本发明旨在解决由于电网数据日益增长的趋势导致异常数据检测效率低的问题。
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公开(公告)号:CN117674303A
公开(公告)日:2024-03-08
申请号:CN202410145601.5
申请日:2024-02-02
申请人: 华北电力大学 , 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国网河南省电力公司
IPC分类号: H02J3/46 , H02J3/38 , H02J3/28 , H02J3/32 , G06N3/084 , G06N3/0442 , G06N3/098 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q10/0637 , G06F21/60
摘要: 本发明涉及一种基于数据价值阈值的虚拟电厂并行控制方法,属于虚拟电厂领域。本发明方法将虚拟电厂并行控制中心作为联邦学习的服务器、将多个虚拟电厂代理商分别作为联邦学习的客户端进行模型迭代训练;在训练时使用改进了二阶动量项的Adam算法中训练LSTM模型;在传递参数时使用差分隐私技术对参数加噪后进行参数传递;在计算全局梯度时使用改进的加权聚合算法计算全局梯度;基于数据资产价值和资产价值阈值判断联邦学习的收敛条件,最后基于训练结果对各虚拟电厂代理商进行并行调节控制。本发明方法可以不损失模型训练精度的情况下确保共享模型的安全性和隐私性提升效率,为虚拟电厂优化调度提供隐私保护,提高企业决策效率和生产效率。
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