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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: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:CN110599362A
公开(公告)日:2019-12-20
申请号:CN201910721088.9
申请日:2019-08-06
申请人: 南京南瑞信息通信科技有限公司
摘要: 本发明提供了一种用于电力系统的智能共享平台,包括:数据库服务器、数据处理单元和控制单元,数据处理单元调取数据库服务器的数据,并根据供配电模型从多条输送线路中选择一条最优输送线路,将该最优输送线路输出给控制单元;所述控制单元给电力系统发送控制信号,电力系统的最优输送线路接通,为当前用户供电;所述数据包括当前用户未来一段时间的用电数据、与当前用户对应发电厂的历史数据、与发电厂对应当前用户的若干条输电线路信息。本发明根据用户的用电需求,通过智能共享平台为用户选择最优输电线路,避免电力远距离传输引起电能损耗增大。
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公开(公告)号:CN110222029A
公开(公告)日:2019-09-10
申请号:CN201910384295.X
申请日:2019-05-09
申请人: 国网上海市电力公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC分类号: G06F16/21 , G06F16/2453 , G06F16/2458 , G06F16/28
摘要: 本发明公开了一种大数据多维分析计算效率提升方法,包括以下过程:确定某一业务场景的事实表和维度表,以及不同维度下的统计指标类型;将事实表与维度表进行关联构建数据模型;根据数据模型设计数据立方体Cube;针对Cube计算获得不同维度的统计指标;将统计指标值存储至HBase;当查询此业务场景的不同维度下统计指标时,直接查询HBase中存储的统计指标值。本发明基于大数据平台的计算能力和存储能力,快速构建数据立方体Cube,并将数据立方体存储在Key-value数据库HBase中,有效解决了大数据中OLAP延迟高的问题,提高了运行效率,提升了业务应用服务质量。
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