一种面向电力用户的信用评价管理方法、系统

    公开(公告)号:CN110705899A

    公开(公告)日:2020-01-17

    申请号:CN201910970743.4

    申请日:2019-10-13

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/06

    摘要: 本发明属于电力用户的信用评价管理技术领域,涉及一种面向电力用户的信用评价管理方法、系统,通过获取第一用户参数、第二用户参数和第三用户参数;所述第一用户参数包括多个用于描述用户电力使用过程中的品德的指标,所述第二用户参数包括多个用于描述用户资产能力的指标,所述第三用户参数包括多个用于描述用户电力管理配合度的指标;基于公式计算获得所述第一用户参数、第二用户参数和第三用户参数;基于所述第一用户参数、第二用户参数和第三用户参数,获取用户信用评价信息;能保证指标的全面、公正、客观,实现多级审判,根据需求调整权重与评价结果之间的关系,且对于评价指标的重要程度来实现区分度,使得评价更自适应于实际情况。

    一种基于GRU模型的台区线损率预测方法

    公开(公告)号:CN110598854A

    公开(公告)日:2019-12-20

    申请号:CN201910891550.X

    申请日:2019-09-20

    摘要: 本发明涉及一种基于GRU模型的台区线损率预测方法,包括以下步骤:步骤S1:采集台区多维电气特征指标参数数据,构成原始数据;步骤S2:对原始数据进行进行归一化处理,同时采用数据平滑技术对少量错误数据进行清洗处理,得到训练集数据和测试集数据;步骤S3:构建GRU深度学习模型,并初始化基本参数;步骤S4:将训练集数据作为输入,训练GRU网络参数,获得深度预测模型;步骤S5:将测试数据输入训练好的GRU网络模型中,进行台区线损率误差测试分析;步骤S6:根据得到的最优深度预测模型,输入新增台区的电气特征参数,预测得到相应的线损率。本发明可以准确预测分析台区线损率,为台区电力系统稳定、安全、高效运转提供重要理论依据。