一种针对电网缺失数据的智能补全方法

    公开(公告)号:CN115333092A

    公开(公告)日:2022-11-11

    申请号:CN202211024552.7

    申请日:2022-08-25

    摘要: 本发明提供一种针对电网缺失数据的智能补全方法。所述针对电网缺失数据的智能补全方法包括:电厂上报功能、日内偏差计划调整功能、超短期预测功能、平衡表自动生成功能和线性插值法;所述电厂上报功能包括燃机曲线上报、机组调峰和机组缺陷三个功能模块;所述超短期预测功能包括调度用电预测、风电预测和光伏预测三个功能模块。本发明提供的针对电网缺失数据的智能补全方法可以对原有的负荷数据进行修复,并对填补的缺失数据进行标识,使之能够通过标识区分原始数据与修复的数据,致使补全数据更接近真实数据,且补全误差小,可以作为负荷预测必要的数据预处理步骤,使负荷预测具有更高的准确度的优点。

    电网用带协同过滤智能推荐的持证上岗培训管理系统

    公开(公告)号:CN114219432A

    公开(公告)日:2022-03-22

    申请号:CN202111504183.7

    申请日:2021-12-10

    摘要: 本发明提供一种电网用带协同过滤智能推荐的持证上岗培训管理系统。所述电网用带协同过滤智能推荐的持证上岗培训管理系统包括:包括以下步骤:S1.规范发证考核体系:(1).分析新能源电站运行人员的工作及技能特点,并综合考虑多种因素,致使来按照评价要求设计系统功能点,从而来建立新能源电站运行人员的培训评价方式;(2).根据上述(1)中新建立的新能源电站运行人员的培训评价方式,来推动新能源电站运行人员按部就班的完成学习科目,并采用积分制管理运行人员的学习情况。本发明提供的电网用带协同过滤智能推荐的持证上岗培训管理系统可以每个工作人员定制最佳培训内容和学习规划,稳步提升个人能力水平的优点。

    一种针对电网数据的关键特征选择方法

    公开(公告)号:CN115408444A

    公开(公告)日:2022-11-29

    申请号:CN202211024561.6

    申请日:2022-08-25

    摘要: 本发明提供一种针对电网数据的关键特征选择方法。所述针对电网数据的关键特征选择方法包括:电网数据,所述电网数据包括以下步骤:S1.利用电力系统的潮流特征量建立特征描述集;S2.利用K-means聚类算法根据计算节点的数量对所有特征进行聚类;S3.特征选择的核心内容是评价函数的制定;S4.在分布式节点上合并所选要素。本发明提供的针对电网数据的关键特征选择方法具有精度高、耗时少、稳定性好的优点,这种分布式特征选择算法可以在一定程度上缓解电力系统运行大数据中的维数灾难问题,快速准确地挖掘出电网运行的薄弱点,帮助电网运行人员掌握电网安全运行特征,避免电网运行事故发生的优点。