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公开(公告)号:CN112184477A
公开(公告)日:2021-01-05
申请号:CN202010866383.6
申请日:2020-08-25
申请人: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司台州供电公司 , 中国计量大学 , 浙江华云信息科技有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于聚类和PQUI识别算法的追补电量方法,涉及电网运维领域。目前,窃电电量不能准确计算,计算的窃电电量与实际的窃电电量相差过多,用户、电力公司之间难以保持公平。本发明先根据用户的负荷数据判断出用户的窃电时间,再根据负荷数据之间的关系确定窃电手法,然后对照窃电行为确定更正系数,最后根据更正系数计算追补电量;窃电天数计算时采用聚类算法和/或PQUI算法。本技术方案采用聚类算法、PQUI识别算法计算对应的窃电量,计算匹配性好,使得准确性高,且采集的数据可以满足要求,实现准确、客观、快速地计算窃电用户的追补电量,使其与实际发生电量相一致,提高用电的公平性。
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公开(公告)号:CN112597440B
公开(公告)日:2024-07-05
申请号:CN202011503212.3
申请日:2020-12-17
申请人: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06F17/18 , G06Q10/0639 , G06Q40/00 , G06Q50/06
摘要: 本发明公开了一种基于金融技术指标的用电异动分析方法,涉及用电异动分析领域。目前用电数据异动分析大多局限于挖掘用电数据的异常情况,难以捕捉由于企业生产改造、经济运行等原因引起的异动情况。本发明通过十字过滤线、零滞后异同移动平均线、布林线指标刻画用电负荷序列的特征,并适应性地设置指标参数满足异动分析任务的具体场景,根据同行业下指标概率分布图设定合理阈值,将超出指标阈值的定性为异动,有效描述负荷曲线特征,实现对异动现象的有效抓取,并且保证异动分析结果具有一定可解释性。能够准确有效地筛选出用电数据的显著异常变化;并通过辅助布林线指标捕获用电突变的检测,实现对异动的抓取工作,进一步保证异动分析的有效性。
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公开(公告)号:CN112597440A
公开(公告)日:2021-04-02
申请号:CN202011503212.3
申请日:2020-12-17
申请人: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于金融技术指标的用电异动分析方法,涉及用电异动分析领域。目前用电数据异动分析大多局限于挖掘用电数据的异常情况,难以捕捉由于企业生产改造、经济运行等原因引起的异动情况。本发明通过十字过滤线、零滞后异同移动平均线、布林线指标刻画用电负荷序列的特征,并适应性地设置指标参数满足异动分析任务的具体场景,根据同行业下指标概率分布图设定合理阈值,将超出指标阈值的定性为异动,有效描述负荷曲线特征,实现对异动现象的有效抓取,并且保证异动分析结果具有一定可解释性。能够准确有效地筛选出用电数据的显著异常变化;并通过辅助布林线指标捕获用电突变的检测,实现对异动的抓取工作,进一步保证异动分析的有效性。
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公开(公告)号:CN116703644A
公开(公告)日:2023-09-05
申请号:CN202310388456.9
申请日:2023-04-12
IPC分类号: G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06F18/214 , G06N3/048
摘要: 本发明公开了一种基于Attention‑RNN的短期电力负荷预测方法,涉及电力系统负荷预测技术领域。当前电力负荷预测存在无法处理非线性和非平稳数据等的问题;本发明包括步骤:基于Attention机制量化负荷时间序列中各时间节点间所隐含的时序相关性,提取互相关特征;接着,利用RNN网络的记忆特性,基于RNN提取负荷长期序列中所隐含的趋势特征以及周期特征,挖掘负荷序列的时序依赖性。利用Attention机制及RNN网络特性,从历史数据中挖掘负荷时序的时间相关性与长期依赖特征,形成基于Attention‑RNN的短期电力负荷预测模型,根据短期电力负荷预测模型进行短期电力负荷预测。本发明综合考虑负荷时序特征及外部多维影响因素,相较于传统预测方法,有效提高短期电力负荷预测的精度。
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公开(公告)号:CN114221341A
公开(公告)日:2022-03-22
申请号:CN202111485281.0
申请日:2021-12-07
申请人: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于全物联链路的双向互动电力需求响应方法及系统,属于电力需求响应技术领域。本发明的一种基于全物联链路的双向互动电力需求响应方法,通过将电网侧需求响应系统、用户侧可调资源负荷特性全物联链路互联;并根据整体负荷使用情况,以削峰填谷为目标,将所有用户的整体优化拆解为各类用户的优化,进而对各类用户负荷群体的使用计划进行优化调整;然后对同类用户群体根据其使用需求,调整用电安排,使整体负荷使用贴近目标负荷,并将同类用户群体所能达到的最相似结果反馈给电网管理系统;最后根据各类用户群体的反馈,修正整体目标负荷,实现电网管理系统和各类用户群体的双向互动需求响应,方案详尽,切实可行,便于实现。
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公开(公告)号:CN111241056B
公开(公告)日:2024-03-01
申请号:CN201911410184.8
申请日:2019-12-31
申请人: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 国网浙江省电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于决策树模型的电力用能数据存储优化方法,涉及一种电力数据存储领域,对于高频采集、低实时性业务场景的数据,已有的高效存储方法不能满足要求。本发明基于适应于HBase多存储格式进行特点分析,将采集实际应用场景划分,通过决策树模型选择合适的数据存储格式,选出最优的HBase存储方式,以此来优化高频采集数据存储空间。本技术方案采用多种格式的数据存储方式,根据不同的情况择优进行存储,弥补目前对于高频采集数据存储空间优化的不足,节省电力用能数据在大数据平台存储资源空间,提高HBase读写性;解决电力用能数据存储问题,为电力用能提供一个规范的HBase(56)对比文件CN 110490329 A,2019.11.22CN 110555058 A,2019.12.10US 2006195415 A1,2006.08.31US 2011099205 A1,2011.04.28US 2013166568 A1,2013.06.27US 6442561 B1,2002.08.27WO 0195044 A2,2001.12.13王静红,王熙照,邵艳华,王伍伶.决策树算法的研究及优化.微机发展.2004,(第09期),全文.刘利;何先平.ID3决策树算法的改进.池州学院学报.2008,(第05期),全文.
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公开(公告)号:CN114358490A
公开(公告)日:2022-04-15
申请号:CN202111454306.0
申请日:2021-12-01
申请人: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
摘要: 本发明公开了面向电力需求响应的多可调资源调节能力聚合方法及系统,属于电力需求响应技术领域。本发明的一种面向电力需求响应的多可调资源调节能力聚合方法,充分考虑各类需求侧的可调资源DSR在不同季节存在的差异性,将可调资源DSR聚合分为四个典型季度进行,并采用自组织映射SOM算法进行聚类训练,将特征相似的类别,划分为同一类,并将每一类别作为一种场景;同时计算出场景出现的概率;根据每种场景下的概率,将可调资源的调节能力聚合为资源聚合体RA;进而对资源聚合体构建目标函数和约束条件,进行规模约束,实现满足多优化目标的需求侧可调资源DSR聚合,使需求响应能快速、高效地处理电网遇到的问题,支撑电力需求响应的精益化提升。
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公开(公告)号:CN111241056A
公开(公告)日:2020-06-05
申请号:CN201911410184.8
申请日:2019-12-31
申请人: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于决策树模型的电力用能数据存储优化方法,涉及一种电力数据存储领域,对于高频采集、低实时性业务场景的数据,已有的高效存储方法不能满足要求。本发明基于适应于HBase多存储格式进行特点分析,将采集实际应用场景划分,通过决策树模型选择合适的数据存储格式,选出最优的HBase存储方式,以此来优化高频采集数据存储空间。本技术方案采用多种格式的数据存储方式,根据不同的情况择优进行存储,弥补目前对于高频采集数据存储空间优化的不足,节省电力用能数据在大数据平台存储资源空间,提高HBase读写性;解决电力用能数据存储问题,为电力用能提供一个规范的HBase存储优化方法,具有易实现的、高效的特点。
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公开(公告)号:CN116385764A
公开(公告)日:2023-07-04
申请号:CN202310162648.8
申请日:2023-02-16
申请人: 浙江华云信息科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 浙江大学
IPC分类号: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种电能表小部件检测方法,涉及视觉检测领域。目前,小目标检测对于制式的电表小部件检测作用小,检测耗费时间长,且检测精度提升有限;本技术方案使用目标检测神经网络从原始图像中提取电能表部分图像,形成只包含整表的图片;计算电能表图片的长宽比例,设定标准电能表长度与宽度;确定电能表部件数量、种类、各部件左上角与右下角坐标;设定坐标初值,利用K‑means聚类方法将多张电能表图片进行聚类,确定各部件坐标中心值,形成标准电表模型;检测新电能表图片时,根据标准电表模型将电能表图片切分为各个小部件图片,利用简化神经网络检测部件内容,并调用偏差优化机制更新标准电表模型。本发明优化电能表中小部件的检测,检测精度得到提升。
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公开(公告)号:CN111680074A
公开(公告)日:2020-09-18
申请号:CN201911403417.1
申请日:2019-12-31
申请人: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06F16/2458 , G06F16/26 , G06Q50/06
摘要: 本发明公开了一种基于聚类算法的电力采集负荷漏点特征挖掘方法,涉及电力信息采集领域。目前在电力负荷数据采集过程中,常常出现数据采集不成功的情况,出现某些时刻用户负荷数据缺失,形成漏点现象,现有系统中的漏电采集采集精确度不高,采集成功率相对较低,掌握漏点情况信息不完善。本方法过程为:采集负荷数据;提取漏点数据;通过漏点数据提取漏点特征指标;对漏点数据指标进行聚类分析形成聚类类别特征;最后提取用户的漏点特征。通过负荷采集漏点结果数据以及采集过程行为数据进行分析,可以深入掌握用户漏点情况,及时发现设备漏点特征,提高采集成功率。
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