公开(公告)号：CN108090682A

公开(公告)日：2018-05-29

申请号：CN201711439995.1

申请日：2017-12-27

申请人： 国网湖北省电力有限公司 ,  国网湖北省电力公司鄂州供电公司

发明人： 李智星 ,  舒新义 ,  马先俊 ,  徐敏 ,  吴迪

IPC分类号： G06Q10/06 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明公开了一种基于二元数据管控模式的数据质量监测方法，在企业业务系统、信息系统及数据中心系统并列共存的基础上实现，包括，一、构建第一元管控，规范数据形成质量管理；二、构建第二元管控，规范数据中心数据质量管理。本发明通过构建二元数据管控模型，明确电力企业数据质量管理链条中的薄弱环节，从而有针对性的为解决各环节的数据质量问题，强化第一元、第二元管控，利用数据中心数据实时监测前端业务数据形成的整体一致性，促进各信息系统数据质量的提升，实现企业数据化目标，对电力企业在运用数据对公司业务进行监测管理提供有效的支撑。

公开(公告)号：CN117134346A

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202311139264.0

申请日：2023-09-06

申请人： 国网湖北省电力有限公司黄冈供电公司

发明人： 熊小翠 ,  舒新义 ,  陈建国 ,  柯强 ,  胡经伟 ,  饶燕 ,  肖天雄 ,  陶亮 ,  何维 ,  郝俊毅 ,  石柱 ,  苏义鑫

IPC分类号： H02J3/00 ,  G06Q10/0637 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于VMD‑GA‑PSO‑LSTM模型的短期负荷预测方法及装置，具体包括以下步骤：S1、对原始负荷数据预处理；S2、采用VMD方法对数据进行模态分解；S3、对得到的数据进行归一化，并导入到GA‑PSO算法中；S4、开始进行迭代，采用LSTM进行电力负荷预测；S5、将得到的预测数据进行反归一化；S6、对数据分量进行叠加，得到预测结果。本发明涉及负荷数据处理技术领域。该基于VMD‑GA‑PSO‑LSTM模型的短期负荷预测方法及装置，通过建立多特征负荷数据集，并引入VMD方法分解负荷数据集，消除其中噪声，利用GA‑PSO算法优化后的LSTM对数据集进行负荷预测。实验结果表明，VMD‑GA‑PSO‑LSTM模型预测结果的MAPE与RMSE得到明显改善，提高了负荷预测的准确率。