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公开(公告)号：CN103633640A
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201310538464.3
申请日：2013-11-04
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 一种电网连通网络分析方法和系统，当电网中母线的电压为不合格值时获取电网数据。去除电网数据中母线的电压为不合格值时断开的开关元件的信息，得到目标数据，获取电压为不合格值的母线所连接的节点设为待测节点。判断与待测节点相连的电气元件是否为边界元件，若否，则将与待测节点相连的电气元件设为目标元件，获取连接目标元件的其它节点设为待测节点，再次进行判断；若是，则将与待测节点相连的除电容外的电气元件设为目标元件，根据目标元件构建初始连通网络。获取初始连通网络中的电容并设为目标电容，根据目标元件和目标电容获取电网连通网络。从电压为不合格值的母线出发，获取母线在电压为不合格值时所处的电网连通网络，效率高。
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公开(公告)号：CN103633640B
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201310538464.3
申请日：2013-11-04
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 一种电网连通网络分析方法和系统，当电网中母线的电压为不合格值时获取电网数据。去除电网数据中母线的电压为不合格值时断开的开关元件的信息，得到目标数据，获取电压为不合格值的母线所连接的节点设为待测节点。判断与待测节点相连的电气元件是否为边界元件，若否，则将与待测节点相连的电气元件设为目标元件，获取连接目标元件的其它节点设为待测节点，再次进行判断；若是，则将与待测节点相连的除电容外的电气元件设为目标元件，根据目标元件构建初始连通网络。获取初始连通网络中的电容并设为目标电容，根据目标元件和目标电容获取电网连通网络。从电压为不合格值的母线出发，获取母线在电压为不合格值时所处的电网连通网络，效率高。
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公开(公告)号：CN118503716B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410963062.6
申请日：2024-07-18
申请人： 国网山东省电力公司泰安供电公司 , 华北电力大学 , 国网山东省电力公司新泰市供电公司
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/243 , G06N20/20 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/092 , G06N5/04 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F123/02
摘要： 本发明涉及机器学习技术领域，具体提供一种多源停电预测模型构建方法、系统、终端及存储介质，包括：获取台区气象数据、电网运行数据和停电记录数据；挖掘台区气象数据、电网运行数据中与停电记录数据具有相关性的特征项，基于所述特征项从台区气象数据、电网运行数据筛选出训练数据；对所述训练数据进行扩充，得到数据集；构建停电预测模型，所述停电预测模型包括第一子模型和第二子模型，所述第一子模型的输出参数为电网运行特征值，所述第二子模型的输入层包括电网运行特征值和气象特征值；利用所述数据集对所述停电预测模型进行训练，得到多源停电预测模型。本发明综合考虑了影响停电的多种因素，从而提高了停电预测的全面性。
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公开(公告)号：CN107153642A
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201710342178.8
申请日：2017-05-16
申请人： 华北电力大学
CPC分类号： G06F17/277 , G06F17/271 , G06F17/2775 , G06F17/2785 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了属于计算机语言文字处理技术领域的一种基于神经网络识别文本评论情感倾向的分析方法。在处理文本评论数据上，首先使用CBOW进行处理，把每个句子准确分词为一个个词或者词语；每个句子都有一个对应的类别标签；然后利用长短时记忆LSTM模型判别评论的情感倾向性；得到每个句子的标签；进而与真实标签进行比较得到准确率，通过训练该神经网路模型得到其最好的准确率，即达到神经网络识别文本评论情感倾向分析的目的。借助GPU加速神经网络的训练过程，不仅提高情感分类的准确率，而且使大规模语料的训练速度得到提升；能有效的识别评论的情感倾向，尤其在电商、电影等其他面会有更好的应用前景。
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公开(公告)号：CN103400214A
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201310370105.1
申请日：2013-08-22
申请人： 华北电力大学
摘要： 基于多维多层关联规则的电压暂降预测分析方法，属于电能质量分析方法技术领域。方法包括选取暂降关联规则挖掘维度；对历史数据离散化处理；根据最小支持度和最小置信度，挖掘暂降关联规则；构造电压暂降关联规则知识库；匹配关联规则得出预测结论。本发明对历史电压暂降关联规则进行挖掘，将挖掘后得到的强关联规则形成知识库，将未来可能出现的电网运行情况作为预测条件，输入规则库进行匹配，就可以得到未来可能出现的电压暂降情况。本发明对现有的电能质量智能监测系统是一大补充，具有十分重要的现实意义。
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公开(公告)号：CN107240136B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201710379743.8
申请日：2017-05-25
申请人： 华北电力大学
IPC分类号： G06T9/00
摘要： 一种基于深度学习模型的静态图像压缩方法，数据挖掘与机器学习领域，涉及用于图像的有损压缩，主要是利用多层稀疏自动编码和K‑means算法实现以上功能。本发明进行图像数据有损压缩的主要流程为图像分块、图像分类、PSO参数寻优和模型训练、模型测试四个步骤。本发明的创新点主要体现在提出了一种由稀疏自动编码器和BP神经网络混合而成的多层稀疏自动编码(MSAE)神经网络。多层稀疏自动编码神经网络的特征提取效果以及对图像有损压缩的效果都高于传统神经网络。成功的将深度学习的方法引入了图像压缩领域，并取得了优于人工神经网络的效果。
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公开(公告)号：CN108280551A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201810106023.9
申请日：2018-02-02
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明公开了属于光伏发电功率预测技术领域的一种利用长短期记忆网络的光伏发电功率预测方法。利用长短期记忆网络的光伏发电功率参数构建长短期记忆网络预测模型：搭建具有包含若干个神经元的隐藏层的长短期记忆网络，利用相关的五维特征向量：积日、环境温度、环境湿度、风速和太阳辐照度和以次日预测点前30天每天24个整点时刻的光伏功率值和天气数据作为原始数据，将这五维向量组成输入矩阵，输入到长短期记忆网络，进行预测点的功率预测；相对于所有的预测方法，本发明将当前时刻的光伏功率变化和以前光伏功率的变化之间建立了联系，实现了时间序列数据的动态建模，能更加充分的反映光伏功率的变化规律，实现更为精确的光伏功率预测。
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公开(公告)号：CN106600078A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201710035808.7
申请日：2017-01-17
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明是一种应用在微网能量管理中的基于短期风电预测结果的分布式能量管理算法，首先提出了一种结合自动编码技术，反向传播算法和遗传算法的短期预测风电功率算法，相较于传统风电预测算法，这种算法能有效提高风电预测的准确性。随后，基于短期风电功率预测，将能源管理问题建模为一个三阶段的Stackelberg博弈，描述了电网公司，储能公司，微网和用户之间的动态关系，并采用逆向递推法分析博弈模型，得出最优的管理解决方案。
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公开(公告)号：CN105701568A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201610015040.2
申请日：2016-01-11
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明公开了一种启发式的配电网状态估计量测位置快速优化方法，属于电网优化算法技术领域。该方法包括：确定初始实时量测集合元素和伪量测集合元素；形成量测向量，量测向量中包括伪量测与实时量测，伪量测是由所有节点功率构成，实时量测则是由初始量测集合的支路功率组成；进行状态估计并且获得状态向量的估计值，寻找最不重要支路和最重要支路其中；更新量测集合；假如迭代次数小于给定的阈值并且迭代的估计误差大于上一次迭代的估计误差，则接着选出和；否则结束优化过程。本发明可以提高状态估计精度，同时也避免了时间复杂度高的问题；使用本发明得到的状态估计实时量测装置配置方案在估计精度和时间复杂度方面都有较好表现。
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公开(公告)号：CN103400214B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201310370105.1
申请日：2013-08-22
申请人： 华北电力大学
摘要： 基于多维多层关联规则的电压暂降预测分析方法，属于电能质量分析方法技术领域。方法包括选取暂降关联规则挖掘维度；对历史数据离散化处理；根据最小支持度和最小置信度，挖掘暂降关联规则；构造电压暂降关联规则知识库；匹配关联规则得出预测结论。本发明对历史电压暂降关联规则进行挖掘，将挖掘后得到的强关联规则形成知识库，将未来可能出现的电网运行情况作为预测条件，输入规则库进行匹配，就可以得到未来可能出现的电压暂降情况。本发明对现有的电能质量智能监测系统是一大补充，具有十分重要的现实意义。
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