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公开(公告)号：CN116150544A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310132779.1
申请日：2023-02-18
申请人： 国网福建省电力有限公司经济技术研究院
IPC分类号： G06F17/10 , G06F18/2411 , G06N3/0442 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了基于VMD的可以自适应确定模态数的分解方法，涉及VMD技术领域，为了提高最终预测精度的问题。本基于VMD的可以自适应确定模态数的分解方法，VMD根据分量窄带条件建立约束优化问题，从而估计信号分量的中心频率以及重构相应分量，针对VMD不能自适应确定分解模态数的问题提出IPD算法，通过IPD算法实现对信号的精确分解，不仅能够解决模态混叠和端点效应等问题，还可以针对不同的后续预测模型得到相对应的最优分解方式。IPD分解算法充分发挥了VMD算法的优点，能够将原始时间序列分解成更易抓取特征的子序列，优于其他分解方法。在满足IPD算法的前提下，结合四种不同的预测模型进行分解预测，实验误差都有了一定程度的降低。
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公开(公告)号：CN118074095A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202311667858.9
申请日：2023-12-07
申请人： 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于网上电网的电量负荷预测方法及系统，包括以下步骤：获取行业用户在预设时间内的月用户负荷、电量、负载率数据；根据所述月用户负荷、电量、负载率数据拟合用户的最大负荷利用小时数的曲线；根据所述最大负荷利用小时数的曲线预测该行业用户月用电量数据。本发明基于近中期电量负荷及远景负荷预测模型，利用最大负荷利用小时数的曲线拟合，进行分行业用户最大负荷利用小时数的曲线拟合，最后将用户报装容量数据、月最大负载率预测数据、月最大负荷利用小时数数据结合，可提高用户月用电量预测数据准确率。
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公开(公告)号：CN117895474A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311667962.8
申请日：2023-12-07
申请人： 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q10/10 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F16/9032 , G06F3/0481
摘要： 本发明公开了一种分布式光伏自发自用电量分行业计算方法，包括：建立分布式光伏自发自用电量分行业的计算模型；通过数据中台从光伏云网获取分布式光伏自发自用电量数据；通过所述计算模型自动计算分布式光伏自发自用电量数据，以分集中式电厂和分布式电源，以支撑日电量预测分析工作。本发明通过分布式光伏自发自用电量分行业计算模型，可以快速、精准区分集中式电厂和分布式电源,在不影响发电统计的前提下开展分布式电源打捆与明细处理,进一步提高日电量准确性。
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公开(公告)号：CN117913974A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311668088.X
申请日：2023-12-07
申请人： 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： H02J13/00 , G06Q10/10 , G06Q50/06 , G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F16/248 , G06F16/215 , G06F16/27 , G06F16/28 , H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种日用电量监测分析系统，包括网上电网和数据中台，网上电网包括第一业务数据和第二业务数据；数据中台包括第一数据中台、第二数据中台和交换区；第一数据中台和所述第二数据中台分别包括分析层、共享层和贴源层；第一数据中台对所述第一业务数据进行实时计算和分行业穿透查询，第二数据中台对第二业务数据进行实时计算和分行业穿透查询，计算的结果与业务数据通过UEP实现两级数据中台的数据交换与共享。本发明通过发电量采集率监测、集中式电厂匹配率监测、按电厂明细空值/环比校核/突变监测、按单位的空值/环比校核/突变监测、电量监控、统计电量监测等手段进一步提高日电量准确性，深化日发用电量的业务场景。
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公开(公告)号：CN115964429A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211461249.3
申请日：2022-11-17
申请人： 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： G06F16/26 , G06F16/215 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种电力业务数据的报表自动生成方法及终端，根据预设的报表展示内容和报表模板进行界面初始化；建立电力数据标准维度及其数据范围，从而进行电力业务数据的清洗和插补，再经过数据审核后，结合报表模板将数据渲染至报表中；根据报表的反馈信息进行报表的迭代优化。以此方式，电力业务数据的导入即可快速得到所需的报表，从而减少电力业务人员的计算工作量，提高效率。
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公开(公告)号：CN116307119A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310147820.2
申请日：2023-02-22
申请人： 国网福建省电力有限公司经济技术研究院
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F17/11 , G06F17/18 , G06F17/15 , G06F17/10 , H02J3/00 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了基于集成学习的短期发电量预测方法，涉及短期发电量预测技术领域。为了解决现有模型没有充分考虑电量历史数据的周期性，因此导致现有模型存在预测精度低的问题。基于集成学习的短期发电量预测方法，所述方法包括以下步骤：通过MSTL充分提取原始序列的趋势项、周期项、残差项，对不同分量分别预测，提高了模型预测精度；对于周期项充分考虑了影响观测点的相邻的历史数据和距离观测点较远的若干个周期的历史时刻数据，是减小短期发电量预测误差的关键；通过对MSTL分解的残余项采用VMD算法进一步分解，降低了残余项的复杂性，对分量分别预测，进一步提升了模型的性能。
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公开(公告)号：CN115907142A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211448407.1
申请日：2022-11-18
申请人： 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F16/2458
摘要： 本发明公开一种短期电量预测方法及装置，通过获取历史电量数据后，将历史电量序列进行分段，得到历史电量数据段，并进一步根据历史电量数据段分别生成重叠切片和子信号后，根据M‑Transformer模型学习子信号与历史电量数据之间的关联度，实现对未来电量的预测，同时通过用可变支持段有效地描述了电量序列的惯性特性和时变特性对预测的影响，进一步提高了电量预测的精度，从而提高了短期电量预测的精度。
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公开(公告)号：CN115809725A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211448402.9
申请日：2022-11-18
申请人： 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/09
摘要： 本发明公开一种多因素短期电量预测方法及装置，通过对其他因素序列与历史电量序列进行序列对齐，可充分提取其他因素中的有效信息，进而提高电量预测精度，降低模型训练难度，同时采用变分模态分解算法对历史电量序列进行分解，更有利于模型提取模态分量与待预测电量之间的关系，并通过将模态分量矩阵与其他因素矩阵进行拼接得到因素矩阵，以及由因素矩阵、模态分量矩阵构建与未来电量序列之间的映射关系，从而能够有效捕捉历史电量序列与其他因素序列以及历史电量模态分量之间的相关关系，实现低模型建立的难度的同时提高电量预测精度。
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公开(公告)号：CN115795047A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211435519.3
申请日：2022-11-16
申请人： 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： G06F16/36 , G06F16/332 , G06Q50/06 , G08B21/00
摘要： 本发明公开了一种基于知识图谱与问答的电力告警方法及终端，获取电力生产统计报表的关联关系后，基于该关联关系使用本体学习构建知识图谱的模式层，基于电力告警规则使用实体学习构建所述知识图谱的数据层，从而通过本体学习和实体学习能够完成知识图谱的构建。利用知识图谱建立底层数据库，可以通过底层数据库生成电力告警信息，并结合问答引擎查询产生告警的相关原因。以此方式，结合知识图谱和问答引擎能够智能地对电力生产信息进行告警，并且自动答复告警信息的相关问题。
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