-
公开(公告)号：CN111160620B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN201911247976.8
申请日：2019-12-06
申请人： 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于端到端记忆网络的短期风电功率预测方法，包括如下步骤：采集风电场数据；将采集的风电场数据划分为历史数据、被预测多节点天气数据和功率数据，并对历史数据和被预测多节点天气数据进行归一化处理；利用多头自注意力机制模型对历史数据进行编码，将编码后的特征向量存入端到端记忆网络的记忆池；采用注意力机制对被预测多节点天气数据进行编码，并将编码结果作为端到端记忆网络的输入向量；将功率数据作为端到端记忆网络的输出向量进行端到端记忆网络的训练；使用训练好的端到端记忆网络对风机输出功率进行预测。本发明方法相比以往短期风电功率预测方法，能够关注到历史数据中隐含的信息，具有更高的预测精度和稳定性。
-
公开(公告)号：CN112785029A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202011221935.4
申请日：2020-11-05
申请人： 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于深度聚类模型的充电站用电量预测方法，包括：充电站数据的增强及预处理；基于深度聚类模型的特征映射，充电站所属簇的确定；基于最近邻算法的充电站电量预测。本发明方法使用深度神经网络同时学习充电站数据的特征表示和簇的分配，通过将数据映射到隐层特征空间，迭代地优化聚类目标和重构损失，减少了误差传播的可能性；进一步使用最近邻算法对充电站用电量进行预测。本方法相比于以往的充电站用电预测方法，能够挖掘到数据的隐含特征，缩小搜索空间，具有更高的预测精度。
-
公开(公告)号：CN110599030A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910852879.5
申请日：2019-09-10
申请人： 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于正反特征库加权匹配的电力风险预警方法，包括以下步骤：步骤a、形成相应的历史记录和待预警记录，构造与历史记录和待预警记录参数对应的模式特征库；步骤b、将待预警记录与预定义的模式特征库中的特征规则进行匹配，根据匹配结果计算匹配距离；步骤c、分别形成正向匹配特征规则集RSp和反向匹配特征规则集RSr；步骤d、分别计算正向匹配特征规则集RSp和反向匹配特征规则集RSr的风险指数；步骤e、基于风险指数，计算综合风险指数。本发明提供的一种基于正反特征库加权匹配的电力风险预警方法，能够实时监测记录数据与历史数据模式特征库匹配，准确有效地对特高压接续金具进行故障预警。
-
公开(公告)号：CN114942937B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202210403424.7
申请日：2022-04-18
申请人： 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
IPC分类号： G06F16/242 , G06F16/2458 , G06F8/30
摘要： 本发明公开了基于限制性约束的带噪NL2SQL方法和装置，包括以下步骤：(1)NL2SQL知识库构建步骤，构造由查询问题、SQL查询语句以及表结构一一对应的数据条目，初步构建知识库；(2)带噪NL2SQL数据集构建步骤，用于根据NL2SQL知识库划分训练集、验证集以及测试集，人工引入噪声标签，构建带噪NL2SQL数据集；(3)带噪NL2SQL模型构建步骤，用于分别构建带噪子任务编码模型、无噪子任务编码模型；为了消除带噪子任务对其他任务的影响，构建限定性约束的方法缓解噪声对模型的影响；(4)带噪NL2SQL模型训练步骤，用于构建损失函数，构建优化函数。本发明的模型和最近一些先进的方法进行了比较，实验结果显示本发明的方法较之有了很大的提升。
-
公开(公告)号：CN112149178B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202010984731.X
申请日：2020-09-18
申请人： 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
IPC分类号： G06F21/62
摘要： 本发明公开一种维持关键路径可用的隐私保护工作流发布方法，包括如下步骤：基于目标模块对间的关键路径，划分工作流中的零次访问边、全次访问边与部分访问边；引入工作流(k,ε)‑关键路径匿名隐私保护模型，对目标模块对间的关键路径进行匿名处理，扰动Top‑k路径上的边权重，实现(k,ε)‑关键路径匿名同时维持世系工作流图结构不变；为解决当目标模块间路径数低于k值所导致的匿名强度损失问题，基于模块分解进行路径分裂，寻找并拆分匿名路径上复合模块实现路径分裂，使工作流发布图严格满足(k,ε)‑关键路径匿名。在防止基于关键路径隐私攻击的同时，兼顾对关键路径拓扑结构可用性的维持。
-
公开(公告)号：CN111160621B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN201911248679.5
申请日：2019-12-06
申请人： 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
摘要： 本发明公开了一种融合多源信息的短期风电功率预测方法，包括以下步骤：(1)样本生成步骤，依据数值天气预报数据和风电功率序列数据，构造训练样本；(2)特征提取和特征融合步骤，对样本生成步骤构造的训练样本进行特征提取和融合；(3)功率预测步骤，将特征提取和特征融合步骤得到的特征编码通过多层感知机获取其对应时刻的预测功率输出，即最终预测结果。本发明相比传统的风电功率预测方法，通过融合天气预报数据，历史风电功率数据，进而捕获历史功率数据中隐含的周期性特征、挖掘数值天气预报数据的时序特征，建模不同风机的差异性特征，具有更高的预测精度。
-
公开(公告)号：CN111160621A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911248679.5
申请日：2019-12-06
申请人： 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
摘要： 本发明公开了一种融合多源信息的短期风电功率预测方法，包括以下步骤：(1)样本生成步骤，依据数值天气预报数据和风电功率序列数据，构造训练样本；(2)特征提取和特征融合步骤，对样本生成步骤构造的训练样本进行特征提取和融合；(3)功率预测步骤，将特征提取和特征融合步骤得到的特征编码通过多层感知机获取其对应时刻的预测功率输出，即最终预测结果。本发明相比传统的风电功率预测方法，通过融合天气预报数据，历史风电功率数据，进而捕获历史功率数据中隐含的周期性特征、挖掘数值天气预报数据的时序特征，建模不同风机的差异性特征，具有更高的预测精度。
-
公开(公告)号：CN110599030B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201910852879.5
申请日：2019-09-10
申请人： 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于正反特征库加权匹配的电力风险预警方法，包括以下步骤：步骤a、形成相应的历史记录和待预警记录，构造与历史记录和待预警记录参数对应的模式特征库；步骤b、将待预警记录与预定义的模式特征库中的特征规则进行匹配，根据匹配结果计算匹配距离；步骤c、分别形成正向匹配特征规则集RSp和反向匹配特征规则集RSr；步骤d、分别计算正向匹配特征规则集RSp和反向匹配特征规则集RSr的风险指数；步骤e、基于风险指数，计算综合风险指数。本发明提供的一种基于正反特征库加权匹配的电力风险预警方法，能够实时监测记录数据与历史数据模式特征库匹配，准确有效地对特高压接续金具进行故障预警。
-
公开(公告)号：CN112149178A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010984731.X
申请日：2020-09-18
申请人： 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
IPC分类号： G06F21/62
摘要： 本发明公开一种维持关键路径可用的隐私保护工作流发布方法，包括如下步骤：基于目标模块对间的关键路径，划分工作流中的零次访问边、全次访问边与部分访问边；引入工作流(k,ε)‑关键路径匿名隐私保护模型，对目标模块对间的关键路径进行匿名处理，扰动Top‑k路径上的边权重，实现(k,ε)‑关键路径匿名同时维持世系工作流图结构不变；为解决当目标模块间路径数低于k值所导致的匿名强度损失问题，基于模块分解进行路径分裂，寻找并拆分匿名路径上复合模块实现路径分裂，使工作流发布图严格满足(k,ε)‑关键路径匿名。在防止基于关键路径隐私攻击的同时，兼顾对关键路径拓扑结构可用性的维持。
-
公开(公告)号：CN111160620A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911247976.8
申请日：2019-12-06
申请人： 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于端到端记忆网络的短期风电功率预测方法，包括如下步骤：采集风电场数据；将采集的风电场数据划分为历史数据、被预测多节点天气数据和功率数据，并对历史数据和被预测多节点天气数据进行归一化处理；利用多头自注意力机制模型对历史数据进行编码，将编码后的特征向量存入端到端记忆网络的记忆池；采用注意力机制对被预测多节点天气数据进行编码，并将编码结果作为端到端记忆网络的输入向量；将功率数据作为端到端记忆网络的输出向量进行端到端记忆网络的训练；使用训练好的端到端记忆网络对风机输出功率进行预测。本发明方法相比以往短期风电功率预测方法，能够关注到历史数据中隐含的信息，具有更高的预测精度和稳定性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
79 条记录 (耗时 0.041 秒)