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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
申请人： 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分类号： H04L67/16 , H04L41/145 , H04L41/147 , H04L67/32
摘要： 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：CN108763434A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810510248.0
申请日：2018-05-24
申请人： 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分类号： G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种配用电多源异构信息模型数据系统，该系统呈瓦片金字塔模型，包括从下到上依次排布的基础数据层、计算分析数据层、决策管理数据层和评估与规划数据层，上层数据层由下层或同层数据层计算分析后获得，每一层的每一块数据根据各个数据间的紧密程度继续归类。与现有技术相比，本发明具有保证信息模型对多源异构数据的全面性、完整性描述，同时增强了数据的关联关系，提高信息模型对数据复用和共享的效率等优点。
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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
申请人： 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
摘要： 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：CN108763435A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810510544.0
申请日：2018-05-24
申请人： 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分类号： G06F17/30
摘要： 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
申请人： 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分类号： G06Q10/04 , G06Q10/06393 , G06Q50/06
摘要： 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：CN211928581U
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202020853939.3
申请日：2020-05-20
申请人： 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分类号： G06F15/16 , H04L12/931
摘要： 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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公开(公告)号：CN118171863A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410305634.1
申请日：2024-03-18
申请人： 华东电力试验研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 上海电力大学
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种考虑含大量温控负荷的城市社区能源互联网参与需求响应市场的调度方法、装置及介质，其中方法包括以下步骤：构建社区居民用户的柔性负荷模型及其聚合模型，其中，柔性负荷类型包括温控负荷、可转移负荷；构建用户意愿度模型；基于聚合模型和用户意愿度模型构建响应潜力模型；以响应潜力模型作为温控负荷参与响应的约束，构建城市社区参与需求响应的市场机制，建立以社区运营商为上层、负荷聚合商为下层的双层优化模型并进行求解，得到调度方案。与现有技术相比，本发明充分考虑温控负荷响应潜力，将温控负荷聚合模型和用户意愿度结合得到符合实际的响应潜力，并且在以上基础上建立一个完整的城市社区参与需求响应的市场机制，充分考虑社区运营商以及负荷聚合商的利益。
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公开(公告)号：CN117648447A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311641595.4
申请日：2023-12-04
申请人： 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海久湛信息科技有限公司
IPC分类号： G06F16/36 , G06N5/022 , G06F16/35 , G06F16/33 , G06F18/2415 , G06F40/289 , G06N7/01 , G06N3/0442 , G06N3/045
摘要： 本发明涉及一种电网调控预案知识图谱构建方法及系统，属于大数据分析技术领域。其中，该方法包括：获取电网调控预案原始文本集，使用隐马尔科夫链和二元统计模型中，得到分词结果。构建词‑文本序列集矩阵并进行奇异值分解得到奇异向量矩阵，利用奇异向量矩阵对分词结果进行同义词标记和去重。对去重分词结果进行分布式处理和权重计算得到文本向量，将文本向量输入BiLSTM模型，得到文本向量的权重矩阵，将权重矩阵与预设的分类标准进行比较，得到文本向量的分类结果。将分类结果和去重分词结果存储于Neo4j数据库中并图形化处理得到知识图谱。通过隐马尔科夫链对文本进行自动分词和标注，BiLSTM模型和TF‑IDF方法对文本进行自动分类，提高了文本抽取的效率。
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公开(公告)号：CN117439066A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311395078.3
申请日：2023-10-25
申请人： 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , H02J13/00 , G06F30/27 , G06F113/06
摘要： 本发明涉及一种电网在线调度系统、方法和存储介质，系统中，混合动作空间统一映射模块将混合决策空间映射到离散动作空间，仿真采样模块执行蒙特卡洛树搜索并与电网仿真环境进行交互收集数据，数据存储模块存储采样数据，策略优化模块读取数据进行学习；之后使用经过训练阶段的调度系统进行电网在线调度。与现有技术相比，本发明具有通过深度神经网络的自适应学习和大规模的仿真模拟探索电网系统的调度策略，避免了对领域知识的依赖；通过大量积累的统计信息进行决策，可以为高度随机性事件提供有效的解决方案；将混合的决策空间统一映射到离散决策空间，实现了同时针对离散和连续的调节任务做出有效决策等优点。
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公开(公告)号：CN115860208A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211509335.7
申请日：2022-11-29
申请人： 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于模糊神经网络的间歇性电源出力预测方法，方法包括：获取模型训练数据集，对模型训练数据集进行预处理，基于预处理后的模型训练数据集训练模糊神经网络模型，将实际数据输入训练好的模糊神经网络模型，得到实际预测结果；训练好的模糊神经网络模型包括：输入层；模糊化层；规则层；去模糊层；和输出层。与现有技术相比，本发明具有能解释预测结果的可靠性、贴近真实的输出等优点。
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