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公开(公告)号：CN103793788B
公开(公告)日：2017-03-01
申请号：CN201410037338.4
申请日：2014-01-27
Applicant: 国家电网公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 中国科学技术大学
CPC classification number: Y04S10/54
Abstract: 本发明涉及一种有序用电管理方法，先基于海量电力负荷数据运用数据挖掘与分析的方法得出公变、专变、专线用户的负荷特征曲线，再计算负荷特征曲线同每一用户的负荷曲线的相关系数，并将该用户归入与之相关系数最高的负荷特征曲线类别中，然后计算各类型用户的移峰填谷潜力，最后选取具有较高移峰填谷潜力的用户并按照其不同类型研究相应的改善负荷特性曲线的经济措施和技术手段，产生具体措施和对应的用户清单，完成电网负荷特性分析。
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公开(公告)号：CN103840555A
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201410102772.6
申请日：2014-03-19
Applicant: 国家电网公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 中国科学技术大学
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明涉及一种基于阈值设定的低电压预警的研究，把对低电压的判别模型和急迫指数作为重要研究内容，通过分析实际低电压的数据分布，基于模型对其设定急迫指标，给电网工作人员提供参考依据，提高了电网的工作效率。此外，还研究了电压的波动情况，设计电压的波动率计算方式，并作为计算急迫指数的一个参数，从而提升了急迫指数的实际作用。实证结果表明本发明所设计的模型判别效果好，精度高，可推广使用。
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公开(公告)号：CN103761568A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201410031546.3
申请日：2014-01-23
Applicant: 国家电网公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网信通亿力科技有限责任公司 , 中国科学技术大学
IPC: G06N3/02
Abstract: 本发明的目的在于根据现有日负荷特征曲线提取方法的不足之处而提供一种基于SOM神经网络聚类算法的日负荷特征曲线提取方法。首先获取电力用户用电信息采集系统中可监测用户的日负荷数据，进行日负荷特征曲线提取和分析；然后对数据进行归一化处理，对输入向量进行存储，权值向量进行初始化；最后通过权值的修正得到以优胜神经元与输入神经元之间连接权向量作为聚类中心即该类别用户的日负荷特征曲线。分析表明，采用SOM神经网络聚类算法提取日负荷特征曲线具有良好的效果，提取出的日负荷特征曲线能够较好反映该类型用户的用电行为与特征，为电力企业了解用户用电习惯、细分电力市场、调整定价策略和实施需求侧管理提供了有益参考。
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公开(公告)号：CN103714402A
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201410030980.X
申请日：2014-01-23
Applicant: 国家电网公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 中国科学技术大学
Abstract: 本发明涉及一种电力台区配变负荷峰值预测方法，基于长期的数据采集的时间序列建立预测模型，其步骤如下：（1）根据台区历史负荷数据得到台区负荷日峰值数据；（2）对数据中存在的失真和缺失进行甄别和修复；（3）根据负荷日峰值数据自相关函数建立周期性方程；（4）根据提出周期性的数据自相关函数建立渐变性方程；（5）结合周期性和渐变性方程建立负荷日峰值预测模型；（6）通过使误差平方和达到最小得到模型参数的估计；（7）根据所建模型得到未来时点日峰值负荷预测值。本发明填补了现有技术中的空白以及存在的缺陷，提供一种精度高，可操作性高的台区配电负荷日峰值预测方法，实现了台区负荷日峰值的预测。
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公开(公告)号：CN103840555B
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201410102772.6
申请日：2014-03-19
Applicant: 国家电网公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 中国科学技术大学
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明涉及一种基于阈值设定的低电压预警的研究，把对低电压的判别模型和急迫指数作为重要研究内容，通过分析实际低电压的数据分布，基于模型对其设定急迫指标，给电网工作人员提供参考依据，提高了电网的工作效率。此外，还研究了电压的波动情况，设计电压的波动率计算方式，并作为计算急迫指数的一个参数，从而提升了急迫指数的实际作用。实证结果表明本发明所设计的模型判别效果好，精度高，可推广使用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103793788A
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：CN201410037338.4
申请日：2014-01-27
Applicant: 国家电网公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 中国科学技术大学
CPC classification number: Y04S10/54
Abstract: 本发明涉及一种有序用电管理方法，先基于海量电力负荷数据运用数据挖掘与分析的方法得出公变、专变、专线用户的负荷特征曲线，再计算负荷特征曲线同每一用户的负荷曲线的相关系数，并将该用户归入与之相关系数最高的负荷特征曲线类别中，然后计算各类型用户的移峰填谷潜力，最后选取具有较高移峰填谷潜力的用户并按照其不同类型研究相应的改善负荷特性曲线的经济措施和技术手段，产生具体措施和对应的用户清单，完成电网负荷特性分析。
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公开(公告)号：CN103745417A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201410037326.1
申请日：2014-01-27
Applicant: 国家电网公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 中国科学技术大学
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于大数据的电网负荷特征曲线的分析方法，先通过对日均近80000条数据进行剔除、修复以及平滑处理，以公变数据为例，通过比对每天96个采集时点数据，构建函数模型来计算不同用户用电负荷的相关性，然后根据计算出来的相关系数来进行归类，通过预设的阈值，将相关度大于的用户归为一类，并对所得类别进行由大到小的排序，根据预设的阈值，将元素个数大于的类进行再归类，所用方法与上述一样，由此归纳出公变用户每日的特征曲线，再对这些特征曲线进行相关性度量，选取相关度大于的归为一类，最终得到公变用户全年的负荷特征曲线，同理，也可以得到专变用户以及专线（调度）用户全年的负荷特征曲线。
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公开(公告)号：CN104834978A
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201510263909.0
申请日：2015-05-21
Abstract: 本发明公开了一种负荷修复及预测的方法，由一定时间内采集时点的负荷数据得到其负荷的变化情况，观察负荷的变化率，发现其呈现出一种时间序列的变化规律,采用GARCH模型得到缺失时点处的负荷变化率，并预测未来的负荷变化率。
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公开(公告)号：CN109636212B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN201811556853.8
申请日：2018-12-19
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06Q10/06 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种作业实际运行时间的预测方法，包括：采集历史数据，从而计算每一用户的估计运行时间准确率分布，即R值分布；根据每一用户的R值分布对所有用户进行聚类；对于待预测的新作业，根据新作业所属的用户及聚类结果，提取相应用户所属类别下所有用户的历史数据作为训练数据；利用训练数据中各作业的作业特征训练用于预测R值的多个不同类型的预测模型；将新作业中的作业特征分别输入至每一训练好的预测模型中，并综合所有预测模型的输出结果计算新作业的R值，进而预测新作业实际运行时间。该方法一定程度上改善基于作业历史和基于作业内在特征的建模方法的局限性，使得作业的运行时间预测更加的准确。
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公开(公告)号：CN108830376B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN201810616798.0
申请日：2018-06-13
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了一种针对时间敏感的环境的多价值网络深度强化学习方法，多价值网络输出对应状态下的动作和下一次采取的网络类型，由于不同的网络类型有着不同的计算时间，通过调整下一次的网络类型来改变下一次的响应时间，响应时间影响着环境对智能体的奖赏值。在本方法中，由于可以动态地选择多个模型中的一个，从而使得智能体获得一个较好的奖赏值。
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