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公开(公告)号：CN110909941A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911172170.7
申请日：2019-11-26
Applicant: 广州供电局有限公司
Abstract: 本申请涉及一种基于LSTM神经网络的电力负荷预测方法、装置及系统，其中，所述方法包括以下步骤：获取本地超参数，以及预设时段内的各电力设备负荷数据；基于对应电力设备负荷数据的身份信息，将各电力设备负荷数据分类为若干个负荷数据集；开启预设数量的线程，并基于各线程分别读取相应的负荷数据集；基于预先搭建的LSTM神经网络模型，通过各线程分别处理相应的负荷数据集和本地超参数，得到电力负荷预测数据。本申请能够通过使用本地超参数，结合预先搭建的LSTM神经网络模型，以及使用多线程进行负荷预测，降低了训练次数，减少了负荷预测耗时，进而提高了电力负荷预测效率。
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公开(公告)号：CN104993481B
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201510450751.8
申请日：2015-07-27
Applicant: 广州供电局有限公司
Abstract: 本发明涉及一种低电压台区六要素诊断与分析方法及系统。低电压台区六要素诊断与分析方法包括：获取低电压台区的六参数，六个参数包括负载率、变压器分接头位置、供电半径、导线横截面积、三相不平衡度和功率因数；获取对应六个参数的限值范围；判断六个参数是否在对应的限制范围内；若否，则根据超出限值范围的参数确定要素异常要素。通过判断参数是否超过限值，若是则该参数为导致电压偏低的主要要素，实现了电压偏低问题的要素分析，避免人为分析造成的原因不准，进一步避免了原因不清造成的改造措施无效引起的投资浪费等问题，从而提高了电压偏低问题治理措施的有效性。
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公开(公告)号：CN104993481A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510450751.8
申请日：2015-07-27
Applicant: 广州供电局有限公司
Abstract: 本发明涉及一种低电压台区六要素诊断与分析方法及系统。低电压台区六要素诊断与分析方法包括：获取低电压台区的六参数，六个参数包括负载率、变压器分接头位置、供电半径、导线横截面积、三相不平衡度和功率因数；获取对应六个参数的限值范围；判断六个参数是否在对应的限制范围内；若否，则根据超出限值范围的参数确定要素异常要素。通过判断参数是否超过限值，若是则该参数为导致电压偏低的主要要素，实现了电压偏低问题的要素分析，避免人为分析造成的原因不准，进一步避免了原因不清造成的改造措施无效引起的投资浪费等问题，从而提高了电压偏低问题治理措施的有效性。
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