公开(公告)号：CN119004158A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411479393.9

申请日：2024-10-23

Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)

Inventor： 张佳云 ,  陈云龙 ,  王倩 ,  李静 ,  唐婧怡 ,  程婷婷 ,  徐美玲 ,  王若晗

IPC: G06F18/2337 ,  G06F18/214 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于共识FLS++和轨迹优化的变压器预警方法及系统，涉及电力系统技术领域，构建基于神经网络的电力预测模型，将训练数据集输入至电力预测模型中进行训练；采用共识FLS++搜索得到多个共识区域；构造与神经网络对应的动力学系统；对动力学系统的轨迹进行积分，获得多个具有最优神经网络权值和结构的候选预测模型，采用线性集成的方法对多个候选预测模型进行合并，得到最终的电力预测模型；根据最终的电力预测模型对电力系统的电力负荷数据进行预测，得到预测结果。本发明基于共识FLS++和统一轨迹优化方法，解决现有模型在光伏接入配电变压器过载预测中负荷预测和光伏发电预测不准确的问题。

公开(公告)号：CN118396193A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410841367.X

申请日：2024-06-27

Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)

Inventor： 张佳云 ,  陈云龙 ,  王倩 ,  李静 ,  唐婧怡 ,  程婷婷 ,  徐美玲 ,  王若晗

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的变压器反向重/过载预警方法及系统，涉及电力系统技术领域。包括：数据获取步骤、特征提取步骤、负荷率预测特征集和数据关联图构建步骤、神经网络构建和训练步骤、预测步骤。本发明在基于配电变压器数据的经验知识和欧氏距离构建数据关联图后，通过GraphSAGE网络对相似场景的数据进行聚合和传递，挖掘和进一步增强变量之间的隐含关系，从而提高了模型对高维小样本数据的预警精度；使用LSTM作为GraphSAGE的下游预测任务，可以挖掘配电变压器数据的时间序列关系，进一步提高模型的拟合能力。