公开(公告)号：CN111610364A

公开(公告)日：2020-09-01

申请号：CN202010488718.5

申请日：2020-06-02

Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 ,  东南大学

Inventor： 李辰龙 ,  杨宏宇 ,  吴熙 ,  吕万 ,  陈曦 ,  顾文 ,  冯隆基 ,  钱旭盛 ,  周达 ,  颜全椿 ,  梅睿 ,  莫菲 ,  肖鹏

IPC: G01R23/16 ,  G01R31/34 ,  H02J3/24 ,  H02J3/38

Abstract: 本发明公开了一种基于双谱的强迫振荡模式相关性分析方法。首先，对强迫振荡数据进行分段；其次，计算信号序列的离散傅里叶变换系数及其三重相关，发明的核心是引入了高阶统计量中的双谱分析和双相干分析，以得到双谱和双相干系数，用于分析多模式强迫振荡之间的二次相位耦合关系。本发明能够成功界定电力系统强迫振荡中是否存在二次相位耦合现象以及确定二次相位耦合程度，满足电力系统振荡检测的快捷、准确的要求，对系统预防控制、参数整定、故障判别和异常定位具有参考意义。

公开(公告)号：CN116883057A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310906926.6

申请日：2023-07-21

Applicant: 东南大学

Inventor： 虞文武 ,  吴雅晴 ,  陈都鑫 ,  朱萌 ,  李明 ,  钱旭盛

IPC: G06Q30/0201 ,  G06F18/214 ,  G06F18/243 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/15

Abstract: 本发明公开了一种基于XGBoost的高精度电力客户营销渠道偏好预测系统，适用于针对不同电力客户的服务渠道偏好从而指定更有针对性的引流策略。首先，我们收集包含性别，年龄，地区，缴费频次，缴费渠道等数据的电力客户信息。然后，我们使用XGBoost模型来预测电力客户的服务渠道偏好。XGBoost是一种基于梯度提升的决策树模型，具有强大的分类性能，能够处理各种类型的数据，并且具有处理缺失值和异常值的能力。然后，我们通过对模型进行训练和验证，优化模型参数，提高预测的准确率。最后，我们使用该模型来预测新的电力客户的服务渠道偏好，以指定更有针对性的引流策略。通过这种方法，本发明能够有效地预测电力客户对不同营销渠道的偏好，并且在预测精度上有显著的提高。