基于多种聚类算法和多元线性回归的电力客户聚类方法

    公开(公告)号:CN114155023A

    公开(公告)日:2022-03-08

    申请号:CN202111422921.3

    申请日:2021-11-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于多种聚类算法和多元线性回归的电力客户聚类方法,包括:通过多种聚类算法对电力客户数据集进行预分类;根据预分类结果对电力客户数据集中的电力客户数据进行关键实例选取;以关键实例为基础建立多元线性回归模型,并构建用于求解每种聚类算法权重系数的目标求解函数,求解目标函数获得每种聚类算法的权重系数;根据每种聚类算法的权重系数进行决策分类的综合计算,实现对电力客户数据的分类。本发明通过算法间的聚类与交互,弥补了单一聚类算法对电力客户分类的局限性,有效提升了电力客户类型的识别精度,更准确的挖掘出有价值的客户信息。

    一种便携式电网调度自动化仿真验证系统

    公开(公告)号:CN115936376A

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202211595070.7

    申请日:2022-12-13

    Abstract: 本发明涉及电力系统自动化技术领域,具体为一种便携式电网调度自动化仿真验证系统,包括安全保护通信单元和中央处理器,所述安全保护通信单元包括保护引入端口和无线通信模块,所述保护引入端口中的微机保护模块的输出端和监控调度模块的输入端连接。该便携式电网调度自动化仿真验证系统,通过测试计算单元中模拟量输入端口和状态调节模块的设置,可实时采集各种模拟量和开关量,完成对变电站的数据采集和实时监控,成本低,以及自诊断模块和数据维护工具,无需编写程序,维护工作由图形化的界面完成,自诊断模块全部由自定义生成,能模拟各种安全息动装置的正常动作、误动、拒动、投退、动作后的复位操作和定值修改等。

    一种基于OFDM宽带载波通信系统的台区识别方法

    公开(公告)号:CN112565144B

    公开(公告)日:2022-11-29

    申请号:CN202011294971.3

    申请日:2020-11-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于OFDM宽带载波通信系统的台区识别方法,包括以下步骤:S1、对OFDM宽带载波通信网络进行时间同步;S2、进行电压特征值的采集与相似度分析;S3、进行过零周期特征值的采集与相似度分析;S4、进行信噪比特征值的采集与相似度分析;S5、将采集到的所述电压特征值、过零周期特征值、信噪比特征值等多维度信息进行深度学习模型的训练,建立台区识别的深度学习模型,根据所述深度学习模型对用电客户进行自动台区识别。本发明通过多维度采集台区的特征数据,并结合深度学习模型,提高了自动台区识别的准确性和及时性,提高电网经济运行水平,减少新增负荷安排不合理等问题。

    一种基于OFDM宽带载波通信系统的台区识别方法

    公开(公告)号:CN112565144A

    公开(公告)日:2021-03-26

    申请号:CN202011294971.3

    申请日:2020-11-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于OFDM宽带载波通信系统的台区识别方法,包括以下步骤:S1、对OFDM宽带载波通信网络进行时间同步;S2、进行电压特征值的采集与相似度分析;S3、进行过零周期特征值的采集与相似度分析;S4、进行信噪比特征值的采集与相似度分析;S5、将采集到的所述电压特征值、过零周期特征值、信噪比特征值等多维度信息进行深度学习模型的训练,建立台区识别的深度学习模型,根据所述深度学习模型对用电客户进行自动台区识别。本发明通过多维度采集台区的特征数据,并结合深度学习模型,提高了自动台区识别的准确性和及时性,提高电网经济运行水平,减少新增负荷安排不合理等问题。

Patent Agency Ranking