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公开(公告)号：CN109214605A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811336639.1
申请日：2018-11-12
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国网山东省电力公司 , 国网山东省电力公司济南供电公司 , 国网山东省电力公司检修公司
摘要： 本发明公开了一种电力系统短期负荷概率预测方法、装置及系统，通过选取影响负荷的最优输入变量集合，建立高斯过程分位数回归的短期负荷概率密度预测模型。首先采用随机森林算法给出输入变量重要性评分，并对各输入变量影响程度进行排序；其次，采用粒子群优化算法搜索模型超参数，形成优化高斯过程分位数回归预测模型，避免人工经验设置参数初始值对模型预测性能的不利影响。本发明可避免人工经验选取的不足，在最优输入变量集合中建立的负荷预测模型，其误差较低，进一步降低了预测误差，克服了常用共轭梯度方法存在容易陷入局部最优解、迭代次数难以确定、优化性能受初值选取影响大的问题，可充分发挥自身搜索与群体认知能力。
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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：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：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：CN113283638A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110434936.5
申请日：2021-04-22
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于融合模型的负荷极值曲线预测方法，包括：采集与负荷极值预测相关的用电数据；从用电数据中获取用电数据特征；将用电数据特征输入预先训练的融合模型，预测负荷极值曲线。其中，融合模型为若干XGBoost模型、若干SLSTM模型和若干INDRNN模型融合而成。同时公开了相应的系统。本发明融合XGBoost模型、SLSTM模型和INDRNN模型进行预测，有效解决负荷数据既有平稳时间序列也有非平稳时间序列造成的预测困难问题。
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公开(公告)号：CN112288140A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011082189.5
申请日：2020-10-12
摘要： 本发明公开了一种基于Keras的短期电力负荷预测方法、存储介质和设备，包括以下步骤：获取发电站与短期电力负荷预测相关的影响因素，对所述影响因素的数据进行预处理，所述影响因素包括温度、季节和节假日信息以及电力负荷的周期特性；将经过预处理后的影响因素数据输入预先训练好的短期负荷预测模型，对发电站进行电力负荷预测；所述短期负荷预测模型的输入包括负荷时间序列，预测日当天的季节、节假日信息，以及预设周期对应的温度和负荷；输出为发电站未来一个小时的预测负荷值。本发明可对发电站的电力负荷进行短时高精度的预测。
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公开(公告)号：CN110633270A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910725535.8
申请日：2019-08-07
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
IPC分类号： G06F16/215 , G06K9/62
摘要： 本发明公开一种多策略电表日冻结值自动替代方法和装置，方法包括：响应于外部输入有电表日冻结值替代策略设定指令，获取相应指令中的电表信息以及多个替代策略及其优先级信息；获取电表日冻结数据采集信息；响应于所述电表日冻结数据采集信息中的日冻结数据异常，根据相应电表的多个替代策略及优先级信息，按照优先级由高至低顺次执行相应电表日冻结值替代策略，直至存在一替代策略的执行结果能够得到相应电表的日冻结替代值；将首次得到的日冻结替代值记为相应电表的日冻结值。本发明利用多种具有可预先设置的不同优先级的替代策略，实现电表日冻结值无法正常获取时的数据自动替代，保证后续各种电量数据的正常统计，以及后续相关计算的可靠性。
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公开(公告)号：CN111191892A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911324049.1
申请日：2019-12-20
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
摘要： 本发明公开了一种用于电量系统的网损计算方法及系统，先定义关口属性，可以定义某地区的分区网损关口属性或某地区某电压等级的分压网损关口属性，给定义的输入类的关口属性配置输入类网损分量，给定义的输出类的关口属性配置输出类的网损分量，再根据关口电表电量参与该网损关口属性的方式选择关口电表电量；然后，根据分区网损计算公式和分压网损计算公式生成某地区分区网损计算模型、某地区某电压等级分压网损计算模型；最后根据网损计算模型配置信息计算分时网损电量、网损率，根据计算的分时网损电量计算日网损电量、网损率。本发明的计算方法覆盖全网损耗电量，得到网损计算结果更准确。
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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：CN110633270B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201910725535.8
申请日：2019-08-07
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
IPC分类号： G06F16/215 , G06K9/62
摘要： 本发明公开一种多策略电表日冻结值自动替代方法和装置，方法包括：响应于外部输入有电表日冻结值替代策略设定指令，获取相应指令中的电表信息以及多个替代策略及其优先级信息；获取电表日冻结数据采集信息；响应于所述电表日冻结数据采集信息中的日冻结数据异常，根据相应电表的多个替代策略及优先级信息，按照优先级由高至低顺次执行相应电表日冻结值替代策略，直至存在一替代策略的执行结果能够得到相应电表的日冻结替代值；将首次得到的日冻结替代值记为相应电表的日冻结值。本发明利用多种具有可预先设置的不同优先级的替代策略，实现电表日冻结值无法正常获取时的数据自动替代，保证后续各种电量数据的正常统计，以及后续相关计算的可靠性。
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