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公开(公告)号:CN113702769A
公开(公告)日:2021-11-26
申请号:CN202111018123.4
申请日:2021-08-30
申请人: 国家电网有限公司 , 国网重庆市电力公司信息通信分公司
IPC分类号: G01R31/08
摘要: 本发明公开了一种基于监测数据空时相关性的配电网异常监测与定位方法,包括步骤:S1.采集配电网中馈线的运行状态信息;S2.对配电网中馈线的运行状态信息进行处理,得到数据矩阵;S3.构建基于数据矩阵的经验特征值分布模型;S4.构建基于残差矩阵空时相关性结构的经验特征值分布模型;S5.求取两个经验特征值分布模型之间谱距离的最小值,将获取最小值时设置的估计参数作为最佳估计参数;S6.通过最佳估计参数度量空时相关性的变化,并依据空时相关性的变化监测和定位配电网异常。本发明无需预知关于配电网复杂拓扑的先验知识,且对网络中微小的随机波动和测量误差具有很强的鲁棒性,有助于降低误报率。
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公开(公告)号:CN113657687A
公开(公告)日:2021-11-16
申请号:CN202111007838.X
申请日:2021-08-30
申请人: 国家电网有限公司 , 国网重庆市电力公司信息通信分公司
摘要: 本发明公开了一种基于特征工程和多路深度学习的电力负荷预测方法,包括步骤:S1.采集电力负荷数据以及气温数据;S2.依据目标特征对电力负荷数据以及气温数据进行处理,生成数据集;S3.对数据集进行切分得到N个数据子集;S4.将N个数据子集分别输入到N个径向基函数网络,进行训练,得到N个训练后的径向基函数网络;S5.采集测试数据;S6.从N个已训练的径向基函数网络中选取K个径向基函数网络,并将测试数据分别输入到K个径向基函数网络,输出K个电力负荷预测结果,将K个电力负荷预测结果的求和平均值作为最终的电力负荷预测结果。本发明能够减少神经网络中隐含层神经元的数量,学习效率高,泛化能力强,预测效果好。
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公开(公告)号:CN113657687B
公开(公告)日:2023-09-29
申请号:CN202111007838.X
申请日:2021-08-30
申请人: 国家电网有限公司 , 国网重庆市电力公司信息通信分公司
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/2413 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种基于特征工程和多路深度学习的电力负荷预测方法,包括步骤:S1.采集电力负荷数据以及气温数据;S2.依据目标特征对电力负荷数据以及气温数据进行处理,生成数据集;S3.对数据集进行切分得到N个数据子集;S4.将N个数据子集分别输入到N个径向基函数网络,进行训练,得到N个训练后的径向基函数网络;S5.采集测试数据;S6.从N个已训练的径向基函数网络中选取K个径向基函数网络,并将测试数据分别输入到K个径向基函数网络,输出K个电力负荷预测结果,将K个电力负荷预测结果的求和平均值作为最终的电力负荷预测结果。本发明能够减少神经网络中隐含层神经元的数量,学习效率高,泛化能力强,预测效果好。
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公开(公告)号:CN113702769B
公开(公告)日:2022-10-14
申请号:CN202111018123.4
申请日:2021-08-30
申请人: 国家电网有限公司 , 国网重庆市电力公司信息通信分公司
IPC分类号: G01R31/08
摘要: 本发明公开了一种基于监测数据空时相关性的配电网异常监测与定位方法,包括步骤:S1.采集配电网中馈线的运行状态信息;S2.对配电网中馈线的运行状态信息进行处理,得到数据矩阵;S3.构建基于数据矩阵的经验特征值分布模型;S4.构建基于残差矩阵空时相关性结构的经验特征值分布模型;S5.求取两个经验特征值分布模型之间谱距离的最小值,将获取最小值时设置的估计参数作为最佳估计参数;S6.通过最佳估计参数度量空时相关性的变化,并依据空时相关性的变化监测和定位配电网异常。本发明无需预知关于配电网复杂拓扑的先验知识,且对网络中微小的随机波动和测量误差具有很强的鲁棒性,有助于降低误报率。
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