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公开(公告)号：CN113159361A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202011398686.6
申请日：2020-12-03
Applicant: 安徽大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司
Abstract: 本发明的一种基于VDM和Stacking模型融合的短期负荷预测方法及系统，采集负荷序列数据，并输入到事先训练好的预测模型，进行负荷预测并输出预测结果；其中，预测模型的训练步骤如下：采用VMD算法将获取到的原始负荷序列分解为不同的固有模态分量IMF；计算每个IMF负荷分量序列的ApEn值；把每一个ApEn值作为一个随机分量，基于Stacking的思想，XGBoost和长短期记忆神经网络来构建模态分量IMF的预测模型；通过将上述预测模型对各模态分量IMF的预测结果叠加得到最终预测结果，再进行加权融合。相比传统方法的结果，本发明方法的结果表明基于多模型融合的Stacking集成学习方法在电力负荷预测中有良好的应用效果。
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公开(公告)号：CN112016732A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010209920.X
申请日：2020-03-23
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 安徽大学
Abstract: 本发明的一种基于IRF和ODBSCAN的电力负荷频域预测方法及系统，可解决现有方法误差较大的技术问题。本发明提出基于改进的随机森林IRF(Improved Random Forest)和ODBSCAN(Optimized Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)的频域组合预测方法。首先，采用EWT(Empirical Wavelet Transform)分解负荷，得到不同的固有模态分量IMFs(Intrinsic Mode Functions)；其次，根据各分量特征采用合理的方法进行预测。其中，低频、中频分量采用IRF预测；高频分量具有不确定性，使用ODBSCAN根据气象因素温度和湿度聚类，再根据每类的样本特性选择处理方法。最后，叠加各分量的预测值，获取总的预测结果。根据某地市现场负荷数据进行实验，预测结果分别与EWT-IRF、EWT-RF(Random Forest)、EMD(Empirical Mode Decomposition)-IRF模型的预测结果进行对比，可以获得更佳的预测效果，体现实际负荷的变化规律。
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公开(公告)号：CN110942205A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911232794.3
申请日：2019-12-05
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 安徽大学
Abstract: 本发明提出了一种基于HIMVO-SVM的短期光伏发电功率预测方法。首先，为摆脱传统MVO算法易陷入局部优化的缺点，采用基于帐篷映射的混沌序列参与种群初始化；接着，在MVO算法的位置矢量更新中，引入了一种非线性惯性权值下降策略，并加入差分进化(DE)算法进行全局搜索，提出了HIMVO算法来寻优SVM参数；最后，采用所提方法在三种不同天气类型下进行仿真实验。预测结果与SVM、MVO-SVM方法对比，验证了HIMVO-SVM方法可有效提升短期光伏发电功率预测精度。
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公开(公告)号：CN110942205B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN201911232794.3
申请日：2019-12-05
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 安徽大学
Abstract: 本发明提出了一种基于HIMVO‑SVM的短期光伏发电功率预测方法。首先，为摆脱传统MVO算法易陷入局部优化的缺点，采用基于帐篷映射的混沌序列参与种群初始化；接着，在MVO算法的位置矢量更新中，引入了一种非线性惯性权值下降策略，并加入差分进化(DE)算法进行全局搜索，提出了HIMVO算法来寻优SVM参数；最后，采用所提方法在三种不同天气类型下进行仿真实验。预测结果与SVM、MVO‑SVM方法对比，验证了HIMVO‑SVM方法可有效提升短期光伏发电功率预测精度。
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公开(公告)号：CN116614257A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310432312.9
申请日：2023-04-18
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司宣城供电公司 , 国网安徽省电力有限公司淮南供电公司
Abstract: 本发明实施例涉及一种基于二次融合终端的威胁感知方法及装置，包括：采集电力一次终端中的电力业务数据并确定电力业务特征；采集电力二次融合终端上的网络流量并确定网络流量特征；将电力业务特征和网络流量特征通过融合特征算法进行融合，得到融合特征，并通过预训练的融合特征识别模型对融合特征进行检测，得到异常行为分类和攻击行为分类；对分类的异常行为进行业务分析，构建异常行为链，将异常行为链和预先建立的已知行为数据库进行相似度分析，判断分类的异常行为是否为攻击行为；若是，则基于融合特征更新融合特征识别模型，以对网络流量进行威胁感知。由此，实现精准、快速的基于二次融合终端的可更新迭代的威胁感知。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119513883B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510107962.5
申请日：2025-01-23
Applicant: 国网安徽省电力有限公司巢湖市供电公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司合肥供电公司 , 国网安徽省电力有限公司铜陵供电公司
IPC: G06F21/57 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F21/60
Abstract: 本发明公开了基于数据应用管理平台的数据安全管控方法，涉及数据安全技术领域，包括以下步骤：获取目标设备所在位置的第一数据，并输入预设的设备响应时间预测模型，生成设备响应时间预测值；将目标设备与数据应用管理平台建立连接，获取设备响应时间实测值；获取目标设备的第二数据，进行数据分析，确定设备响应时间误差允许范围；将设备响应时间预测值、设备响应时间实测值以及设备响应时间误差允许范围结合预设的设备风险判断公式进行数据分析，判断设备是否存在风险，并对风险设备进行处理。本申请用以解决数据平台与下位机设备连接导致数据风险的问题。
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公开(公告)号：CN119513883A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202510107962.5
申请日：2025-01-23
Applicant: 国网安徽省电力有限公司巢湖市供电公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司合肥供电公司 , 国网安徽省电力有限公司铜陵供电公司
IPC: G06F21/57 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F21/60
Abstract: 本发明公开了基于数据应用管理平台的数据安全管控方法，涉及数据安全技术领域，包括以下步骤：获取目标设备所在位置的第一数据，并输入预设的设备响应时间预测模型，生成设备响应时间预测值；将目标设备与数据应用管理平台建立连接，获取设备响应时间实测值；获取目标设备的第二数据，进行数据分析，确定设备响应时间误差允许范围；将设备响应时间预测值、设备响应时间实测值以及设备响应时间误差允许范围结合预设的设备风险判断公式进行数据分析，判断设备是否存在风险，并对风险设备进行处理。本申请用以解决数据平台与下位机设备连接导致数据风险的问题。
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公开(公告)号：CN116885840A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310646596.1
申请日：2023-06-02
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司宣城供电公司 , 国网安徽省电力有限公司淮南供电公司
Abstract: 本发明涉及专门适用于管理监督目的的数据处理方法及系统技术领域，具体公开了一种基于实时数据的分布式新能源在线监测方法及系统，所述监测方法包括步骤S1建立拓扑化能源网络、步骤S2建立最小供能子网络、步骤S3完成最小供能子网络的建立、步骤S4完成剩余端点的连接以及步骤S5在线监测；本发明通过拓扑化的地图进行新能源网络的构建，简化了构建流程；本发明建立了四个图层，提高了拓扑地图的表达准确性；本发明建立了最小供能子网络，区域大网络则被简化为众多个相对封闭的小网络，则降低了控制难度；本发明设置了一定的功率阈值，保证了当耗能端和供能端出现功率波动时最小供能子网络不会轻易被打破，提高了系统稳定性。
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公开(公告)号：CN119093364A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411562015.7
申请日：2024-11-05
Applicant: 国网安徽省电力有限公司巢湖市供电公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司合肥供电公司
Abstract: 本发明公开了一种主配微电网实时协调调度方法及系统，涉及主配微电网技术领域，包括以下步骤基于动态规划在预设的能量窗口大小下进行调度决策；获取微电网调度数据和资源配置数据；基于bp神经网络算法对微电网调度数据和资源配置数据进行数据分析，构建能量窗口大小影响模型；基于预设的能量窗口大小进行等差处理，并分别获取对应的能量窗口大小影响模型；构建能量窗口大小影响波动曲线，并对能量窗口大小影响波动曲线进行数据分析，得到优化后的能量窗口大小，并将其应用于主配微电网实时协调调度，本申请解决了以解决主配微电网实时协调调度难以平衡灵活响应与计算效率问题。
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公开(公告)号：CN119046034A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411545179.9
申请日：2024-11-01
Applicant: 国网安徽省电力有限公司巢湖市供电公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司合肥供电公司
Abstract: 本发明公开了基于数据交换平台的服务调用智能化管理方法及系统，涉及服务调用技术领域，包括以下步骤获取若干个待筛选的连接池大小；将若干个待筛选的连接池大小应用于服务调用智能化管理，分别获取对应的高并发负载下的调度数据和并发异常数据；根据调度数据和并发异常数据基于机器学习构建连接池大小评估模型；将连接池大小评估模型和对应的连接池大小构建调度评估曲线；对调度评估曲线进行数据分析，得到筛选后的连接池大小，并将其应用于服务调用智能化管理，本申请用以解决连接池大小设置不平衡，导致系统资源浪费或请求延迟增加，从而影响服务调用的整体性能和稳定性的问题。
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