基于k近邻回归算法和用电数据的排污量预测方法

    公开(公告)号:CN114169424A

    公开(公告)日:2022-03-11

    申请号:CN202111464116.7

    申请日:2021-12-03

    摘要: 本发明提出了一种基于k近邻回归算法和用电数据的排污量预测方法,包括:采集排污单位的历史用电数据和历史排污数据并进行数据预处理,划分成训练集和测试集;生成k近邻回归算法的参数组合,通过分析不同参数组合下k近邻回归算法对训练集的拟合程度,确定参数组合中的最优参数,根据最优参数和k近邻回归算法构建预测模型;根据测试集检验预测模型的准确度,根据检验结果对预测模型进行优化,将排污单位的实时用电数据输入优化后的预测模型中,得到排污量的实时预测结果。本发明利用了用电情况与排污情况的影响关系,基于k近邻回归算法实现排污量的预测,解决了一些企业污染物排放管控困难、管控成本较高的问题。

    一种基于PIS系统电力生产统计智能分析单元及数据处理方法

    公开(公告)号:CN117495602A

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202311407965.8

    申请日:2023-10-27

    IPC分类号: G06Q50/06 G06F16/90

    摘要: 本发明公开了一种基于PIS系统电力生产统计智能分析单元及数据处理方法,包括网上电网系统,包括数据中台,由所述数据中台与ISC和企业门户连通,用于数据实时调用和写入;数据中台中设置源网荷设备自动化集成单元、源网荷设备质量自动监测单元、发供用自动统计单元、同期售电量行业分析单元、同期电量监测智能化统计单元和生产统计智能交互单元;实现在网上电网系统平台,与ISC和企业门户的设备数据连通,实现电力生产数据的实时调用与写入,各类设备数据全自动接入,设备所属行政区域属性的自动配置功能,对新增变电站档案和变压器档案自动监测,同时将监测结果通过待办的形式反馈给统计人员,大幅提高了系统工作效率。