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公开(公告)号：CN111932004A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010756748.X
申请日：2020-07-31
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 星环信息科技(上海)有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于供电企业大数据模型库的错峰调度方法，包括以下步骤：S1：调用错峰调度模型库中的错峰调度模型；S2：获取训练数据对错峰调度模型进行训练，实现错峰调度模型库的更新；S3：利用训练完成的错峰调度模型进行电力错峰调度；错峰调度模型库包括分级分组调度模型和经济最优调度模型，分级分组调度模型根据避峰序位表和可避峰负荷总量对用电用户进行分级分组，经济最优调度模型以电力公司和用户经济性复合最优为目标，经济最优调度模型训练时的目标函数包括经济性目标函数和可靠性目标函数，与现有技术相比，本发明具有提高调度有效性和实用性等优点。
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公开(公告)号：CN108769182A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810510271.X
申请日：2018-05-24
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 星环信息科技(上海)有限公司
CPC classification number: H04L67/16 , H04L41/145 , H04L41/147 , H04L67/32
Abstract: 本发明涉及一种预测执行任务执行时间的组合优化调度方法，包括步骤：1、基于CREST组合优化预测执行任务调度模型；2、采集节点间带宽和节点处理能力能细粒度资源信息；3、根据节点间带宽和节点处理能力能细粒度资源信息获取重调度任务的预计完成时间；4、设计重执行慢任务组合方案，获取慢任务组合重执行预计完成时间；5、设计慢任务最优组合重执行方案，根据重调度任务的预计完成时间及慢任务组合重执行预计完成时间，获取组合重执行优化的目标方程；6、设置权重，利用组合重执行优化的目标方程获取有效缩短的预测执行任务运行时间。与现有技术相比，本发明具有有效缩短预测执行任务运行时间、提升性能效益、满足数据本地性需求等优点。
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公开(公告)号：CN110570090A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910738256.5
申请日：2019-08-12
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 星环信息科技(上海)有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于贝叶斯分类法的基线负荷模型的负荷辨识方法，该方法包括以下步骤：步骤1：确定任意两个给定用户特征量是否为统计相关，排除冗余特征量；步骤2：将经过判断统计相关并排除冗余特征量的用户特征量组成训练集；步骤3：针对训练集中每个数据类别计算先验概率并进一步得到对应贝叶斯概率；步骤4：利用贝叶斯概率结合预测日的用电负荷计算得到预测日的基线负荷；步骤5：利用获得的基线负荷辨识错峰潜力负荷。与现有技术相比，本发明具有避免预测日基线负荷单一，不足以辨识错峰潜力负荷，数据多样性强等优点。
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公开(公告)号：CN107748940A
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201711136988.4
申请日：2017-11-16
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 星环信息科技(上海)有限公司
Abstract: 本发明涉及一种节电潜力量化预测方法，该方法包括以下步骤：提取行业用户用电数据，从用户用电数据中获取用电特性指标，通过聚类分析划分用电群体；建立节电潜力预测模型，对同一用电群体内进行标杆选取，将标杆用电量输入节电潜力预测模型获得未来节电潜力预测值。与现有技术相比，本发明具有节电潜力量化，更直观的指导用电行为并且预测准确度高等优点。
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公开(公告)号：CN110460045A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910738251.2
申请日：2019-08-12
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 星环信息科技(上海)有限公司
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种基于回归分析法的基线负荷模型的负荷辨识方法，该方法包括以下步骤：步骤1：对电力用户数据根据用户类型和所在地区进行分类；步骤2：针对经过分类的电力用户数据的每一类用户取其中个别用户的用电负荷数据及相关影响因素数据建立回归式；步骤3：根据回归式进一步获得该类群体用户中其他用户的需求响应期基线负荷；步骤4：利用获得的基线负荷辨识错峰潜力负荷。与现有技术相比，本发明具有准确率高，适用性针对性强等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108763435A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810510544.0
申请日：2018-05-24
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 星环信息科技(上海)有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种配用电大数据信息交互系统，该系统包括从下到上依次分布的：多源异构数据信息模型层，用于通过API接口实现与应用层的数据交互，多源异构数据信息模型层包括多个数据库；预处理层，用于对多源异构数据进行预处理；信息传输层，用于对预处理后的数据进行传输；信息组织层，用于为多源异构数据信息模型中数据库和应用层之间提供数据接口，并将多源异构数据信息模型中主数据库和各分数据库的数据进行同步更新；应用层，通过API应用程序接口与多源异构数据信息模型相连，用于实现数据的传输与应用。与现有技术相比，本发明具有保证数据安全可靠、提高数据质量、自愈恢复、良好的适应性和扩展性优点。
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公开(公告)号：CN107909208A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711137343.2
申请日：2017-11-16
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 星环信息科技(上海)有限公司
CPC classification number: G06Q10/04 , G06Q10/06393 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种台区配网降损方法，该方法包括以下步骤：进行台区特征提取，并构建台区特征数据库；对台区特征数据库中的台区特征进行层次聚类，对不同类台区特征分别建立线损率预测模型，得到线损率预测值；对线损率异常台区进行线损率修正；依据得到的线损率，采用Apriori算法获取影响线损率等级的关联规则，根据关联规则实行配网降损。与现有技术相比，本发明具有依据线损率预测模型获得影响线损率等级的关联规则，从而可以根据管理规则指导进行配网降损，同时线损率计算涉及异常台区线损率修正，计算结果更准确等优点。
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公开(公告)号：CN110570091A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910738261.6
申请日：2019-08-12
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 星环信息科技(上海)有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于改进F-score特征选择及粒子群BP神经网络的负荷调度方法，该方法包括以下步骤：步骤1：根据改进的F-score特征评价准则对影响负荷的因素进行衡量；步骤2：利用F-score_Area法通过设定阈值选取最优特征子集；步骤3：将最优特征子集作为输入通过粒子群BP神经网络后得到负荷预测结果；步骤4：根据负荷预测结果对电网运行作出匹配负荷调度。与现有技术相比，本发明具有误差更小，计算稳定性好等优点。
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公开(公告)号：CN111985701A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010756694.7
申请日：2020-07-31
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 星环信息科技(上海)有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/215 , G06F16/2458 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于供电企业大数据模型库的用电预测方法，包括以下步骤：S1：调用用电预测模型库中的用电预测模型；S2：获取训练数据对用电预测模型进行训练，实现用电预测模型库模型版本的更新；S3：利用训练完成的用电预测模型进行用电预测；用电预测模型库包括数据预处理模型、短期负荷预测模型和空间负荷预测模型，数据预处理模型包括数据清洗模块、数据标准化模块和数据降噪模块，短期负荷预测模型包括基础预测模型、支持向量机预测模型、LTSM神经网络预测模型和台区聚类负荷预测模型，空间负荷预测模型用于对供电区域内未来电力负荷的大小和位置进行预测，与现有技术相比，本发明具有预测准确及时等优点。
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公开(公告)号：CN211928581U
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202020853939.3
申请日：2020-05-20
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 星环信息科技(上海)有限公司
IPC: G06F15/16 , H04L12/931
Abstract: 本实用新型涉及一种用于存储电力大数据的存储系统，包括分布式数据采集集群、大数据管理集群、大数据可视化集群、配用电大数据混合并行计算存储集群、配用电大数据高性能计算集群、千兆交换机和万兆交换机，所述分布式数据采集集群和所述大数据可视化集群均连接所述千兆交换机，所述分布式数据采集集群、大数据管理集群、大数据可视化集群、配用电大数据混合并行计算存储集群和配用电大数据高性能计算集群均连接所述万兆交换机。与现有技术相比，本实用新型能应对数据量庞大，结构不统一的电力大数据的存储服务，具有数据处理能力高、效率高、数据交换速度快、数据服务全面、稳定可靠等优点。
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