一种电力负荷异常数据智能监测方法

    公开(公告)号:CN117034177B

    公开(公告)日:2023-12-19

    申请号:CN202311287415.7

    申请日:2023-10-08

    摘要: 本发明涉及数据分析技术领域,具体涉及一种电力负荷异常数据智能监测方法,包括:获取电力系统中的历史数据与目标数据;根据历史数据与目标数据获取目标数据为异常电力负荷数据的可能性;根据目标数据为异常电力负荷数据的可能性,获取目标数据的增量窗口内目标数据的局部可达距离,同时获取目标数据的增量窗口内异常电力负荷数据;计算目标数据的增量窗口内的目标数据集内,异常电力负荷数据的异常程度;根据异常电力负荷数据的异常程度监测异常电力负荷数据。本发明利用电力系统的历史数据进行增量窗口聚类的参数自适应,可以有效及时的进行识别与监测,并且整体的鲁棒性更强,适用场景更加的广泛。(56)对比文件Seyed Hesamodin Karimian 等.I-IncLOF:Improved incremental local outlierdetection for data streams《.AISP 2012》.2012,全文.

    一种用于提升电力系统决策的监测数据质量分析方法

    公开(公告)号:CN117056848A

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202311302087.3

    申请日:2023-10-10

    IPC分类号: G06F18/2433 G06F18/27

    摘要: 本发明涉及电力系统监测数据质量分析领域,具体公开一种用于提升电力系统决策的监测数据质量分析方法,本发明通过对区域的原始电力数据进行异常值检测处理,进一步根据区域的历史电力数据、经济数据、人口数据和发电设备数据,对区域的原始电力数据依次进行一次校正和二次校正,得到区域的预估电力数据趋势曲线并进行下一步分析,通过对原始电力数据依次进行内部数据间的对比、历史数据间的对比和关联数据间的对比,实现原始电力数据的校准优化;结合区域的预估用电量趋势曲线和预估发电量趋势曲线,判断区域的供电能力是否满足负荷需要,并进行反馈,从而提高地区电力系统决策的准确性和可靠性。

    一种电力平台数据智能管理方法
    8.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116894164A

    公开(公告)日:2023-10-17

    申请号:CN202311160105.9

    申请日:2023-09-11

    摘要: 本发明涉及电力平台数据管理领域,具体公开一种电力平台数据智能管理方法,本发明通过从发电能力、发电可靠性、销售电价和环境污染等维度分析各发电厂的交易推荐系数,结合电力交易商的需求电量和各发电厂的供应电量,获取电力交易商的各合作发电厂,从多个维度对发电厂进行深入分析评估,提高发电厂评估结果的可靠性,有利于电力交易商挑选优质的发电厂进行合作;获取电力交易商的各合作发电厂的电力供应信息,判断电力交易商的各合作发电厂的电力供应是否存在异常,对发电厂后期实际的电力供应情况进行持续追踪监测,防止发电厂电力供应异常给电力交易商带来损失,保障电力供应网络运行的安全性和效率。