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公开(公告)号:CN109523174B
公开(公告)日:2021-06-08
申请号:CN201811388284.0
申请日:2018-11-21
申请人: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏方天电力技术有限公司 , 河海大学 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
摘要: 本发明公开一种基于数据驱动的低压台区户变关系核查方法,包括以下步骤:(1)根据台区的售电侧结算和供电考核数据,计算同一居民区内所有台区的线损率;(2)判断该居民区的线损率不合格原因是否为户变关系错误;(3)建立基于数据驱动的户变关系核查模型;(4)对模型进行求解,给出台区户变关系的调整方案;(5)在用电采集系统中根据步骤(4)的调整方案进行调节。本发明基于台区的用户历史数据和台区配变供电数据,利用优化算法,提出基于数据驱动的户变关系核查方法。该方法能够给出户变关系错误的疑似用户,可以有效避免以往的逐户筛查的繁琐工作,以使线损率达到合格水平。
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公开(公告)号:CN111080089A
公开(公告)日:2020-04-28
申请号:CN201911200815.3
申请日:2019-11-29
申请人: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 河海大学 , 江苏省电力试验研究院有限公司
摘要: 本发明公开一种基于随机矩阵理论的线损率关键因子确定方法和装置,方法包括:采集多个台区的线损率及其影响因素指标数据;针对各影响因素指标,分别构造实验矩阵和对比矩阵;利用采样窗口对实验矩阵和对比矩阵进行同步采样,计算每次采样所得矩阵的平均谱半径;计算实验矩阵与对比矩阵的平均谱半径之差随采样时刻的变化曲线;计算影响因素指标与线损率的关联度;提取关联度较大的影响因素指标作为线损率的关键因子。利用本发明可对低压台区进行线损率关键影响因子的确定,为各低压台区的线损管理和台区设备建设提供可靠数据基础。
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公开(公告)号:CN109523174A
公开(公告)日:2019-03-26
申请号:CN201811388284.0
申请日:2018-11-21
申请人: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏方天电力技术有限公司 , 河海大学 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
摘要: 本发明公开一种基于数据驱动的低压台区户变关系核查方法,包括以下步骤:(1)根据台区的售电侧结算和供电考核数据,计算同一居民区内所有台区的线损率;(2)判断该居民区的线损率不合格原因是否为户变关系错误;(3)建立基于数据驱动的户变关系核查模型;(4)对模型进行求解,给出台区户变关系的调整方案;(5)在用电采集系统中根据步骤(4)的调整方案进行调节。本发明基于台区的用户历史数据和台区配变供电数据,利用优化算法,提出基于数据驱动的户变关系核查方法。该方法能够给出户变关系错误的疑似用户,可以有效避免以往的逐户筛查的繁琐工作,以使线损率达到合格水平。
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公开(公告)号:CN110991866A
公开(公告)日:2020-04-10
申请号:CN201911202211.2
申请日:2019-11-29
申请人: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京市江北新区供电分公司 , 河海大学 , 江苏省电力试验研究院有限公司
摘要: 本发明公开一种台区数据缺失值补全方法和装置,方法包括:获取待补全的原始数据集,原始数据集包括多个数据指标的原始数据序列;按照预先确定的需补全指标类型,从原始数据集中筛选出需要进行补全的数据指标的原始数据序列;针对各待补全的数据指标,将其原始数据序列及序列中数据的时间信息,作为预先构建的缺失值补全模型的输入,得到缺失值补全模型的输出,即为相应数据指标补全后的数据序列。本发明考虑对线损率影响程度大的数据因子,利用机器学习技术对相关的数据缺失值进行补全,可为线损率的计算和线损管理提供可靠数据支撑。
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公开(公告)号:CN110991866B
公开(公告)日:2022-09-06
申请号:CN201911202211.2
申请日:2019-11-29
申请人: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京市江北新区供电分公司 , 河海大学 , 江苏省电力试验研究院有限公司
摘要: 本发明公开一种台区数据缺失值补全方法和装置,方法包括:获取待补全的原始数据集,原始数据集包括多个数据指标的原始数据序列;按照预先确定的需补全指标类型,从原始数据集中筛选出需要进行补全的数据指标的原始数据序列;针对各待补全的数据指标,将其原始数据序列及序列中数据的时间信息,作为预先构建的缺失值补全模型的输入,得到缺失值补全模型的输出,即为相应数据指标补全后的数据序列。本发明考虑对线损率影响程度大的数据因子,利用机器学习技术对相关的数据缺失值进行补全,可为线损率的计算和线损管理提供可靠数据支撑。
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公开(公告)号:CN109726865A
公开(公告)日:2019-05-07
申请号:CN201811607008.9
申请日:2018-12-27
申请人: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 河海大学 , 江苏省电力试验研究院有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于EMD-QRF的用户负荷概率密度预测方法、装置和存储介质,属于电力系统技术领域,该方法包括以下步骤:获取实测用户负荷数据,采用EMD信号处理算法对用户负荷原始时间序列数据进行分解处理,得到若干特征互异的IMF;计算各模态函数样本熵值并采用样本熵衡量IMF复杂度,将样本熵值相近的IMF重构为趋势分量、细节分量和随机分量;对重构分量分别建立QRF用户负荷预测模型,叠加不同分量预测结果从而获得预测值的条件分布;利用核密度估计方法输出任意时刻用户负荷概率密度预测结果。相对于确定性点预测方法,概率密度预测具有描述用户负荷未来可能的波动范围及不确定性等优势,有利于为售电公司购售电业务提供更多决策支撑。
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公开(公告)号:CN109284933B
公开(公告)日:2021-11-30
申请号:CN201811172122.3
申请日:2018-10-09
申请人: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 华中科技大学 , 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于数理统计的电子式互感器状态评估系统及方法,系统包括数字采集器、秒脉冲发生器以及上位机;数字采集器包括AD采样芯片及FPGA信号处理芯片,用于等时间间隔对信号进行采样、处理及转发;秒脉冲发生器用于触发数字采集器;上位机用于信号计算,得出评估结果。本发明评估电子式互感器测量状态时无需停电,且脱离了标准互感器,消除了电网一次信号的频率波动影响,仅依靠电子式互感器的采样值数据评估其测量状态,尤其可以识别测量状态的缓慢恶化。
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公开(公告)号:CN110632546A
公开(公告)日:2019-12-31
申请号:CN201910909246.3
申请日:2019-09-25
申请人: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于全网域证据集的电子式互感器可信度概率评估方法和装置,对电子式互感器高维数据集进行聚类,得到聚类后的电子式互感器高维数据集的不同簇,剔除噪声点数据;根据电子式互感器高维数据集和电子式互感器高维数据集的不同簇的可信度概率,输出为预测的可信度概率,对预先建立的XGBoost模型进行训练,得到训练好的XGBoost模型;将待评估电子式互感器高维数据集,输入训练好的XGBoost模型,得到预测的可信度概率,从而判断电子式互感器是否存在计量误差,在不依赖标准互感器的情况下,评估电子式互感器测量数据的可信度。
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公开(公告)号:CN109284933A
公开(公告)日:2019-01-29
申请号:CN201811172122.3
申请日:2018-10-09
申请人: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 华中科技大学 , 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于数理统计的电子式互感器状态评估系统及方法,系统包括数字采集器、秒脉冲发生器以及上位机;数字采集器包括AD采样芯片及FPGA信号处理芯片,用于等时间间隔对信号进行采样、处理及转发;秒脉冲发生器用于触发数字采集器;上位机用于信号计算,得出评估结果。本发明评估电子式互感器测量状态时无需停电,且脱离了标准互感器,消除了电网一次信号的频率波动影响,仅依靠电子式互感器的采样值数据评估其测量状态,尤其可以识别测量状态的缓慢恶化。
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公开(公告)号:CN110632546B
公开(公告)日:2021-07-02
申请号:CN201910909246.3
申请日:2019-09-25
申请人: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于全网域证据集的电子式互感器可信度概率评估方法和装置,对电子式互感器高维数据集进行聚类,得到聚类后的电子式互感器高维数据集的不同簇,剔除噪声点数据;根据电子式互感器高维数据集和电子式互感器高维数据集的不同簇的可信度概率,输出为预测的可信度概率,对预先建立的XGBoost模型进行训练,得到训练好的XGBoost模型;将待评估电子式互感器高维数据集,输入训练好的XGBoost模型,得到预测的可信度概率,从而判断电子式互感器是否存在计量误差,在不依赖标准互感器的情况下,评估电子式互感器测量数据的可信度。
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