-
公开(公告)号：CN112149988A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010983477.1
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： G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F40/216 , G06F40/295
摘要： 本发明涉及一种基于层次分析法和熵权法的电力企业主数据识别方法，具体如下：步骤a.确定主数据评价指标；步骤b.确定候选实体；步骤c.基于评价指标与候选实体，建立层次模型；步骤d.基于选定的k个评价要素，结合专家评估认定的初步评分向量，构建指标评分判别矩阵Mevl；步骤e.对判别矩阵Mevl进行一致性检验，求解Mevl最大特征值对应的特征向量，基于特征向量获得指标权重向量WAHP；步骤f.对m个实体在k个指标评估分数，构成实体评分矩阵Mscore；g.基于Mscore计算各指标的均分和信息熵，基于均分和信息熵获得指标权重向量Wen；步骤h.通过加权法计算最终指标权重；步骤i.基于最终指标权重修正Mscore，计算实体总评分，进行排序，选取评分最高的若干实体作为主数据实体。
-
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：CN112785029B
公开(公告)日：2022-07-08
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：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：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：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。
-
公开(公告)号：CN110489975B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN201910789198.9
申请日：2019-08-26
申请人： 江苏方天电力技术有限公司
IPC分类号： G06F21/57
摘要： 本发明公开了一种信息系统服务安全评估方法，属于信息系统服务安全评估领域，包括以下步骤：采用数据收集设备对信息系统服务在执行过程中的安全数据进行采集；采集用户对信息系统服务安全数据的偏好；提取安全数据建立决策矩阵，根据信息熵的方法计算每个安全评估属性的权重；根据安全评估属性的权重计算对应信息服务的安全值L。本发明能够准确反映信息系统服务运行过程中的实际安全状态。
-
公开(公告)号：CN112580078A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011532367.X
申请日：2020-12-22
申请人： 江苏方天电力技术有限公司 , 南京邮电大学
摘要： 本发明提供了一种针对电力数据指纹的评估方法，包括选取针对电力数据库指纹的评估指标集、利用熵权法和层次分析法耦合优化确定权重、建立基于关联理论的数据指纹优度评价体系三个部分。首先针对电力数据指纹的多指标、复杂的评价任务，通过对电力数据库指纹使用场景进行分析，选取合理且全面的评估指标集；利用熵权法充分利用指标数据内在客观规律，在一定程度上消除评估的主观影响确定客观权重，利用层次分析法确定主观权重，再将主客观权重耦合得到最优权重解；利用关联理论计算关联度，构建电力数据指纹优度评价体系。本发明实现对电力数据指纹的全面客观评估，能够为电力数据指纹方案的选取提供依据。
-
公开(公告)号：CN112560099A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011532368.4
申请日：2020-12-22
申请人： 江苏方天电力技术有限公司 , 南京邮电大学
IPC分类号： G06F21/62
摘要： 本专利提供了一种强鲁棒性的电力数据库指纹生成方法。为了解决复杂的电力数据在发布后数据库指纹易被破坏的问题，本发明针对查询(插入、删除、更新、查找)场景下的电力数据，结合多面体域的相关知识设计生成一种抵御多种外界攻击的强鲁棒性电力数据库指纹。首先利用浮点多面体域对进行查询操作的电力数据库程序语句分析得到相应的数值不变域，即多面体约束集。然后用多面体约束集表示电力数据库的不稳定属性生成稳定单元，提取基于语义的数据属性。最后哈希算法对稳定单元进行编码，将虚拟主键、属性最高位与指纹关联矩阵的异或值及稳定单元的编码值作为参数，构造出强鲁棒的电力数据库指纹，使其在查询场景下有更好的抵御攻击的能力。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
87 条记录 (耗时 0.043 秒)