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公开(公告)号：CN115757825A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211432001.4
申请日：2022-11-16
Applicant: 广东电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图模型关联推荐算法的多模型融合方法。该方法能够有效利用历史模型资源获取新的业务模型。该多模型融合方法包括如下步骤：步骤A：获取具有相同对象组的多个历史模型；步骤B：在历史模型中以对象组中的各个对象为起点或终点分别读取依次连接的多个对象，以重复出现的多个对象及其对象关系作为关系链；步骤C：调取具有关系链的多个历史模型；步骤D：若所调取的历史模型中，关系链上的对象还从关系链以外连接到对象组中的其他对象，则该对象为历史模型中的关联对象，获取各个历史模型的关联对象的数量；步骤E：提取关联对象的数量较多的多个历史模型，集成所提取的这些历史模型从而实现多模型融合来生成新的业务模型。
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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
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。
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公开(公告)号：CN115660891A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211287729.2
申请日：2022-10-20
Applicant: 广东电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于动态本体业务模型实现的预警事件的对象关系关联方法。该方法提高了电网系统的预警管理的动态自适应能力。该方法具体为：通过执行关联告警步骤W，首先识别该关系图谱中目标对象指向的故障对象和指向的与故障对象关联匹配的告警事件对象；然后找到目标对象关系图谱中与目标对象具有故障关联关系的关联对象；最后建立由关联对象指向告警事件对象的告警关系；通过执行对象关系关联步骤R，对于与目标对象非直接关联的告警事件对象，即隔离告警对象，判断该隔离告警对象与上述故障对象的关联关系，若两者存在关联则将隔离告警对象作为该目标对象和关联对象这两者的预警事件，建立由隔离告警对象指向故障对象的预警关系。
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