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公开(公告)号：CN107122231A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710181137.5
申请日：2017-03-24
申请人： 国家电网公司 , 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网安徽省电力公司
IPC分类号： G06F9/48
CPC分类号： G06F9/4881
摘要： 本发明公开了一种基于蒙特卡络模拟法的数据流调度优化方法，具体包括以下几个步骤：(1)创建一个空的预调度方案列表L；并定义一个输入空间l，所述输入空间l是一组随机生成各任务在各处理机上执行时间的集合；(2)生成阶段，运用静态调度算法HEFT生成预调度方案，并存入到预调度方案列表L；(3)选择阶段，比较预调度方案列表L中每个预调度方案的完工时间，从而选出最优预调度方案。本发明通用性好、在任务执行时间随机变化的情况下，能够获得一种性能较为优秀的调度方案。
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公开(公告)号：CN106936127A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710113178.0
申请日：2017-02-28
申请人： 国家电网公司 , 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网安徽省电力公司 , 国网甘肃省电力公司
摘要： 本发明公开了一种线路负荷回归分析与预测方法及系统：以挂载在线路下用户负荷数据来预测线路负荷的方法；通过电力系统中网架拓扑分析，将线路下挂载的台区变压器和大用户变压器进行关联分析，根据采集台区和大用户的运行数据和外部数据(气象数据、特殊事件数据等)，构建训练集、测试集特征向量；采用回归预测方法分别对每个台区和大用户进行负荷预测，根据台区和大用户的负荷预测构建线路的回归方程，从而形成一种由用户视角的线路负荷进行预测方法。本发明通过线路下的台区和大用户的运行数据对线路负荷进行预测，有效地反映出电力拓补中线路及其挂载变压器的关系，更有效地利用多维数据全面展现出线路负荷与其下的用户之间的关系。
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公开(公告)号：CN107133632A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710106483.7
申请日：2017-02-27
申请人： 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
CPC分类号： G06K9/6221 , G05B23/0281
摘要： 本发明公开了一种风电设备故障诊断方法及系统，其综合采集风电设备相关数据，建立数据仓库，保证数据完整性，为数据挖掘提供数据基础，从数据仓库的历史数据中抽取故障数据，对故障数据进行转换，并加载到数据仓库，以建立多维数据模型和故障的事实表，采用聚类分析对数据进行初步分析，综合各类数据进行数据关联分析，进行比较判断，形成多智能判据综合，以此智能判据进行风电故障诊断实例说明，本发明有判据完整、方法先进，判断准确，为电力设备故障判断提供新的方法，克服了单一方法的缺陷与不足，提高风机设备故障诊断的准确度。
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公开(公告)号：CN106888129A
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201710259807.0
申请日：2017-04-20
申请人： 国家电网公司 , 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网安徽省电力公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司
CPC分类号： H04L67/10 , H04L41/5038 , H04L67/28 , H04L67/40
摘要： 本发明公开一种可弹性伸缩的分布式服务管理系统及其方法，包括高性能的RPC框架设计、分布式事务补偿机制、通用服务注册中心、基于综合评价法的服务匹配策略以及自动化的接口模块注入机制等核心能力，依据该方法构建的大规模分布式系统以及大数据平台的数据服务，其系统包括服务发布组件，服务注册中心，用于实现分布式系统的服务发现与配置；编程模型，通过分层结构实现用户请求数据的通用功能。本发明具备强大的线性扩展和高并发访问能力，具有全栈的监控、跟踪、服务状态监控能力，架构的性能、弹性伸缩能力和可靠性都得到了极大的提升。
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公开(公告)号：CN106777392A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710099461.2
申请日：2017-02-23
申请人： 国家电网公司 , 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网安徽省电力公司
CPC分类号： G06F17/30303 , G06F17/30575 , G06F17/30595
摘要： 本发明公开了一种基于流计算的风电机组scada数据的实时处理方法，包括以下步骤，A）接收风机机组scada数据；B）去除重复数据；C）数据标准化处理；D）数据运行状态解析；E）保存数据；F）诊断风电机组的运行状态：根据保存数据，对风电机组的运行状态发生故障时，进行诊断。本发明的基于流计算的风电机组scada数据的实时处理方法，处理风电scada实时数据，处理性能高，可扩展性强，处理方式灵活，编码量低，为风电scada实时数据处理提供了新的方法，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN106936127B
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201710113178.0
申请日：2017-02-28
申请人： 国家电网公司 , 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网安徽省电力公司 , 国网甘肃省电力公司
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种线路负荷回归分析与预测方法及系统：以挂载在线路下用户负荷数据来预测线路负荷的方法；通过电力系统中网架拓扑分析，将线路下挂载的台区变压器和大用户变压器进行关联分析，根据采集台区和大用户的运行数据和外部数据(气象数据、特殊事件数据等)，构建训练集、测试集特征向量；采用回归预测方法分别对每个台区和大用户进行负荷预测，根据台区和大用户的负荷预测构建线路的回归方程，从而形成一种由用户视角的线路负荷进行预测方法。本发明通过线路下的台区和大用户的运行数据对线路负荷进行预测，有效地反映出电力拓补中线路及其挂载变压器的关系，更有效地利用多维数据全面展现出线路负荷与其下的用户之间的关系。
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公开(公告)号：CN105372557A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510881616.9
申请日：2015-12-03
申请人： 国家电网公司 , 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC分类号： G01R31/08
CPC分类号： Y04S10/522
摘要： 本发明公开了一种基于关联规则的电网资源故障诊断方法，包括A）抽取故障数据，对故障数据进行转换，并加载到数据仓库，建立多维数据模型和故障事实表；B）对故障数据进行聚类分析；C）对故障数据进行关联规则分析；D）将实际的故障事件抽象为节点，比对高可信度的故障电网设备在与计算的聚合程度相符合，则得到诊断结果，并对电网故障处理给出辅助建议。本发明能够上综合采集电力设备相关数据，建立多维数据模型和故障事实表，为数据挖掘提供数据基础，采用聚类分析对数据进行初步分析，综合各类数据进行数据关联分析，进行比较判断，形成多智能判据综合，故障判断准确，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN107909213A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711203144.7
申请日：2017-11-27
申请人： 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 南瑞集团有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于需求侧群组的新能源负荷预测方法，包括获取变压器历史负荷运行数据；根据历史负荷运行数据构建负荷特征向量进行聚类分析，将用电特性相似的变压器划分到同一个群组；获取历史外部数据；将同一群组对应时刻点的负荷运行数据与外部数据整合，构建训练集特征向量，相同群组的训练集特征向量组成一训练集；选择合适的训练模型，为每个群组训练预测模型；对某一变压器预测时，获取预测日的外部数据，根据预测日的外部数据构建预测特征向量，将预测特征向量输入该变压器所属群组的预测模型，预测出变压器负荷值。同时公开该对应的测试系统。本发明有效地降低了模型数量，提高了生产系统效率。
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公开(公告)号：CN106844594A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710021803.9
申请日：2017-01-12
CPC分类号： G06F17/30303 , G06F17/30563 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于大数据的电力优化配置方法，包括：步骤1，从电力大数据中筛选出用户的用电量数据，删除其中的脏数据，将处理后的电力数据建模；步骤2，去除电力数据中存在的噪音数据，填补其中存在的空缺数据；步骤3，使用时间序列预测法的自回归AR模型及处理后得到的用户用电数据，预测负荷中心在下一时间段内的用电量；步骤4，对预测得到的用电量进行修正；步骤5，根据预测的用电量、电力传输网络的部署情况和发电站装机容量安排各个发电站的发电量；步骤6，根据发电量判断是否满足用户用电需求。若不满足，则进行电力的优化配置，再判断是否满足要求，循环进行上述操作，得出最终的电力配置方案。
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公开(公告)号：CN116720991A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310802161.1
申请日：2023-07-03
申请人： 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC分类号： G06Q50/20 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06Q50/06 , G06Q10/10
摘要： 本发明公开了一种面向电网培训的智能在线学习与考试系统、方法，所述系统，包括：用户管理模块，后台模块和前台模块；所述用户管理模块使用国网ISC权限管理模块，用于在页面上进行权限控制，所述后台模块用于对于课程和考试的管理，所述前台模块用于对培训课程和在线考试的管理；本发明实现了有评估环节的闭环管理；使用基于深度强化学习的组卷深度网络生成试卷能协助培训师高效地合理分布考核内容，防范参培人员的作弊行为，保证了考试的公平。
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