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公开(公告)号：CN111144435B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN201911097608.X
申请日：2019-11-11
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 南瑞集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于LOF和验证过滤框架的电能量异常数据监测方法，该方法对获取的大规模电能量数据集进行预处理，降低所需的数据量和训练时间；然后使用LOF算法对大规模电能量数据集进行异常检测，得到带有标签的电能量数据集；接着使用基于线性表的验证框架，判断每个带有异常标签的电能量数据的异常类型；最后根据验证框架的判断结果修改电能量异常数据集中样本的异常类型，得到最终的电能量异常数据集。本发明基于LOF和验证过滤框架，可以监测大规模电能量数据发生异常的情况以及异常类型，保证了电能量数据的可靠性，也提高正向有功电量、反向有功电量等指标的可靠性、及时性、有效性。
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公开(公告)号：CN118041596A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410065535.0
申请日：2024-01-17
申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号： H04L9/40 , H04L9/32 , H04L9/08 , H04L9/06 , H04L41/16 , H04L67/12 , G06F18/2411 , G06F18/214
摘要： 本发明公开了一种基于kafka跨正反向隔离装置传输数据的方法及系统，涉及电网通信和数据安全技术领域，包括将Kafka集群配置完成，根据电力系统安全区划分规定，划分安全区；开发基于机器学习的自适应加密算法，能够根据数据类型和网络状况动态调整加密强度；根据自适应加密算法，对同步的消息进行加密，并根据Kafka集群的配置，实现消息同步。本发明通过使用基于机器学习的自适应加密算法，能够根据数据类型和网络状况动态调整加密强度。对于敏感或关键数据，系统可以实施更强的加密措施，而对于不那么敏感的数据，则可以应用较轻的加密从而在保护数据的同时优化处理效率，同时机器学习模型的使用使得加密过程能够智能地适应不断变化的网络条件和数据类型。
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公开(公告)号：CN111144435A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911097608.X
申请日：2019-11-11
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 南瑞集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于LOF和验证过滤框架的电能量异常数据监测方法，该方法对获取的大规模电能量数据集进行预处理，降低所需的数据量和训练时间；然后使用LOF算法对大规模电能量数据集进行异常检测，得到带有标签的电能量数据集；接着使用基于线性表的验证框架，判断每个带有异常标签的电能量数据的异常类型；最后根据验证框架的判断结果修改电能量异常数据集中样本的异常类型，得到最终的电能量异常数据集。本发明基于LOF和验证过滤框架，可以监测大规模电能量数据发生异常的情况以及异常类型，保证了电能量数据的可靠性，也提高正向有功电量、反向有功电量等指标的可靠性、及时性、有效性。
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公开(公告)号：CN111061708A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911093125.2
申请日：2019-11-11
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号： G06F16/215 , G06N3/04 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于LSTM神经网络的电能量预测与修复方法，该方法首先对于获取的电能量数据进行标准化处理，然后构造标准数据格式后建立深度学习模型；最后利用LSTM模型进行预测,精度检验和异常值修复。本发明对原始数据进行标准化，重新调整值的分布，避免降低网络学习和收敛的速度，提高网络的学习效率；构建了多个网络层的线性堆叠，加入LSTM层作为输入信息和隐藏状态的桥梁，加入全连接层来链接隐藏状态和输出信息，对模型进行拟合，提高模型预测准确度；通过基于LSTM预测模型对异常的电能量数据进行修复，提高了异常电能量数据修复的准确度。
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公开(公告)号：CN112232570A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011116874.5
申请日：2020-10-19
申请人： 国网陕西省电力公司 , 国家电网有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 南京农业大学
摘要： 本发明公开了电力预测领域的一种基于融合双向CNN‑LSTM网络的正向有功总电量预测方法及装置，旨在更好地对特定时间点的正向有功总电量数据进行预测。其包括：获取电能量数据，并对电能量数据进行标准化处理得到标准化电能量数据；利用预构建的融合双向CNN‑LSTM网络模型处理所述标准化电能量数据从而得到预测的正向有功总电量；所述融合双向CNN‑LSTM网络模型由CNN和LSTM网络整合而成。本发明通过CNN模型和双向LSTM模型进行总电量的处理与预测，能够挖掘非连续数据之间蕴含的有效信息和潜在关系，可以有效增加预测总电量的准确性，提高预测的效率，使输出结果更加准确和全面。
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公开(公告)号：CN109740836B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201811362875.0
申请日：2018-11-16
申请人： 国网山东省电力公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国网山东省电力公司济南供电公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/06 , H02J3/00
摘要： 本发明提供一种全网异常可追溯的线路损耗和平衡分析方法，通过构建可追溯关系树，建立计量设备和业务对象的逻辑关系。进一步基于可追溯关系树，由设备异常追溯关联业务并进行重分析；由周期执行的所有业务输出的异常结果，追溯异常设备并显示。弥补现有电能量计量系统中线损平衡分析和异常智能研判等高级功能的不足，解决周期执行的线损平衡分析出现异常时程序异常而终止的问题。根据进行异常智能研判，能够结合智能研判的输出结果，可更加方便快捷的发现数据质量问题，增加了电量系统的易用性，保证所有电量统计、分析等业务的正确性。
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公开(公告)号：CN109740836A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811362875.0
申请日：2018-11-16
申请人： 国网山东省电力公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国网山东省电力公司济南供电公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明提供一种全网异常可追溯的线路损耗和平衡分析方法，通过构建可追溯关系树，建立计量设备和业务对象的逻辑关系。进一步基于可追溯关系树，由设备异常追溯关联业务并进行重分析；由周期执行的所有业务输出的异常结果，追溯异常设备并显示。弥补现有电能量计量系统中线损平衡分析和异常智能研判等高级功能的不足，解决周期执行的线损平衡分析出现异常时程序异常而终止的问题。根据进行异常智能研判，能够结合智能研判的输出结果，可更加方便快捷的发现数据质量问题，增加了电量系统的易用性，保证所有电量统计、分析等业务的正确性。
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公开(公告)号：CN114781486A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210286512.3
申请日：2022-03-23
发明人： 姚栋方 , 阎帅 , 吴瀛 , 肖达理 , 罗磊 , 杨俊 , 武珏 , 胡宇林 , 谭炳源 , 陈崇明 , 周宇 , 郑宽昀 , 武文广 , 黄福兴 , 丁宏 , 周广山 , 李坤 , 朱康 , 曾玉
摘要： 本发明公开了一种基于K‑means和支持向量回归的电力用户分类方法、装置及系统，所述方法包括获取历史负荷数据；选用K‑means方法对所述历史负荷数据进行聚类，其中，聚类类别数通过轮廓系数法确定，聚类中心通过层次聚类法确定；利用聚类结果训练获得支持向量回归模型；将获得的实时负荷数据输入至所述支持向量回归模型，获得电力用户分类。本发明能够有效提高K‑means的聚类效果，减少聚类所用的时间和复杂度。
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公开(公告)号：CN208902795U
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201821558106.3
申请日：2018-09-21
申请人： 国家电网有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC分类号： G01R22/10
摘要： 本实用新型涉及电表的信息传输领域，具体涉及一种光纤电表。本实用新型在电表上设置石英光纤接口模块和塑料光纤接口模块，石英光纤适合远距离传输，塑料光纤连接方便、耦合效率高，适合短距离传输。本实用新型使得电表能够同时满足远距离传输和近距离传输，提高了电表的通用性，适用于多种通讯接入环境。
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