公开(公告)号：CN115905562A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211427128.7

申请日：2022-11-15

Applicant: 广东电网有限责任公司

Inventor： 彭泽武 ,  谢瀚阳 ,  康旖 ,  刘竹青 ,  苏华权

IPC: G06F16/36 ,  G06Q10/20 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了基于知识图谱的告警事件关联性分析方法，该方法包括以下步骤：A.构建与电力业务系统对应的运维知识图谱；B.接收到多个告警事件时，提取各个告警事件中的对象名称；C.判断各个告警事件所对应的对象在运维知识图谱中是否存在关联关系，若有至少两个告警事件对应的对象之间存在关联关系，则获取这至少两个告警事件的告警时刻；D.若对象之间存在关联关系的多个告警事件当中，有至少两个告警事件的告警时刻当中的最早时刻与最晚时刻之间的时差不超过预设阈值，则把这些告警事件关联在一起。该方法实现了自动挖掘告警事件之间的关联性，利于运维人员进行系统性分析，进而快速查找导致这些相互关联的告警事件的根告警。

公开(公告)号：CN115759411A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211454723.X

申请日：2022-11-21

Applicant: 广东电网有限责任公司

Inventor： 谢瀚阳 ,  朱泰鹏 ,  李晓璐 ,  康旖 ,  冯歆尧 ,  彭泽武 ,  梁盈威 ,  赵金利 ,  冀浩然 ,  刘志伟

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08 ,  H02J3/00 ,  H02J3/46 ,  H02J3/38

Abstract: 一种配电网边缘侧光伏自适应集成预测方法，在模型初始训练阶段，以Tradaboost算法为主体集成框架，以极限学习机作为基础预测器；在集成过程中，通过删除预测性能低的极限学习机预测器，并相应地提高预测性能高的极限学习机预测器，实现最终集成规模的降低，降低了后续预测的计算开销和存储资源。在日前的滚动预测阶段，结合每天的实际光伏出力数据，采用在线序列极限学习机算法对各个基础极限学习机预测器进行参数更新，解决边缘侧光伏预测模型的自适应问题，为配电网生成分布式电源的控制策略提供有效依据。