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公开(公告)号：CN106338708A
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201610763650.0
申请日：2016-08-30
Abstract: 本发明涉及一种结合深度学习和递归神经网络的电能计量误差分析方法和系统，所述方法包括：采集影响电能计量误差因素的数据，根据所述数据建立数据存储和共享平台,并且对实际计量电能数据与理论电能数据进行初步计算得到电能计量初始误差；利用基于多变量决策树的专家评估模型和基于递归神经网络的误差评估模型分别对影响电能计量误差的各种因素数据与电能计量初始误差数据进行加权训练，分别得到所述模型下的最终电能计量误差；以及在上述两种模型对电能计量误差评估结果的基础上，基于AdaBoost的自适应集成学习模型，利用加权投票机制构建最终的电能计量误差评估分析模型，进行电网中电能计量误差的评估。
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公开(公告)号：CN105974219B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN201610221975.6
申请日：2016-04-11
Abstract: 本发明提供一种节能电器负荷类型的分类识别方法，通过判断当前节能电器的类型；获取单体节能电器的特征类中心向量；根据SVM算法得到SVM核函数；得到单体节能电器负荷类型中的单体节能电器训练集；根据AdaBoost算法识别单体节能电器的负荷类型，得到单体节能电器的单体节能电器训练模型：判断节能电器的类型；得到变工况负载辨识模型；将各个单体节能电器的单体节电器训练模型与变工况负载辨识模型结合，得到组合节电器训练模型。本发明提出的方法能够快速、准确地识别节能电器的负荷类型，改进电能计量算法以保证节能电器性能；为电能计量能够进行针对性的算法改进研究提供基础；进而保证了节能电器的运行稳定性及可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105974219A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610221975.6
申请日：2016-04-11
CPC classification number: G06K9/6269 , G01R31/00 , G06K9/6256
Abstract: 本发明提供一种节能电器负荷类型的分类识别方法，通过判断当前节能电器的类型；获取单体节能电器的特征类中心向量；根据SVM算法得到SVM核函数；得到单体节能电器负荷类型中的单体节能电器训练集；根据AdaBoost算法识别单体节能电器的负荷类型，得到单体节能电器的单体节能电器训练模型：判断节能电器的类型；得到变工况负载辨识模型；将各个单体节能电器的单体节电器训练模型与变工况负载辨识模型结合，得到组合节电器训练模型。本发明提出的方法能够快速、准确地识别节能电器的负荷类型，改进电能计量算法以保证节能电器性能；为电能计量能够进行针对性的算法改进研究提供基础；进而保证了节能电器的运行稳定性及可靠性。
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公开(公告)号：CN106338708B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201610763650.0
申请日：2016-08-30
Abstract: 本发明涉及一种结合深度学习和递归神经网络的电能计量误差分析方法和系统，所述方法包括：采集影响电能计量误差因素的数据，根据所述数据建立数据存储和共享平台,并且对实际计量电能数据与理论电能数据进行初步计算得到电能计量初始误差；利用基于多变量决策树的专家评估模型和基于递归神经网络的误差评估模型分别对影响电能计量误差的各种因素数据与电能计量初始误差数据进行加权训练，分别得到所述模型下的最终电能计量误差；以及在上述两种模型对电能计量误差评估结果的基础上，基于AdaBoost的自适应集成学习模型，利用加权投票机制构建最终的电能计量误差评估分析模型，进行电网中电能计量误差的评估。
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公开(公告)号：CN111723978B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202010494860.0
申请日：2020-06-03
Applicant: 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟映射适应多种电力业务差异性需求的指标评价方法，随着电力行业发展速度的快速提升，各种电力业务特征呈现差异化，控制类、信息采集类、移动应用类等三类业务对通信和安全的需求差别很大，其通信带宽、延迟容忍、安全等级、业务可靠性等指标都存在很大差距，传统的电力通信业务模型难以同时进行描述。本发明提供的基于虚拟映射适应多种电力业务差异性需求的指标评价方法，设计了基于虚拟映射的电力业务通信与安全性能指标评估模型，并通过改进粒子群算法进行快速迭代，获取最优的指标评价方法，从而同时适应控制类、信息采集类、移动应用类等三类类型的业务需求情况，为电力业务与通信技术的适配性研究奠定了基础。
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公开(公告)号：CN111723978A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010494860.0
申请日：2020-06-03
Applicant: 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟映射适应多种电力业务差异性需求的指标评价方法，随着电力行业发展速度的快速提升，各种电力业务特征呈现差异化，控制类、信息采集类、移动应用类等三类业务对通信和安全的需求差别很大，其通信带宽、延迟容忍、安全等级、业务可靠性等指标都存在很大差距，传统的电力通信业务模型难以同时进行描述。本发明提供的基于虚拟映射适应多种电力业务差异性需求的指标评价方法，设计了基于虚拟映射的电力业务通信与安全性能指标评估模型，并通过改进粒子群算法进行快速迭代，获取最优的指标评价方法，从而同时适应控制类、信息采集类、移动应用类等三类类型的业务需求情况，为电力业务与通信技术的适配性研究奠定了基础。
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公开(公告)号：CN106254164A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610866707.X
申请日：2016-09-29
Applicant: 全球能源互联网研究院 , 国网河北省电力公司 , 华北电力大学 , 国家电网公司
CPC classification number: H04L41/0816 , H04L12/2856 , H04L41/0823 , H04L41/085 , H04L41/50
Abstract: 本发明涉及一种异构多媒介网络选择方法，所述方法包括：更新网络参数信息；建立信息映射表；判断当前链路质量是否恶化；求网络用函数；得出最佳通信方式；本发明利用家族优生学(FEBE)快速收敛的特性，可以实时结合各种通信方式的网络通信参数，进行对比，选择出实时状态下最优的通信方式，从而智能化解决多网重叠覆盖的终端网络选择问题。
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