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公开(公告)号:CN114819789A
公开(公告)日:2022-07-29
申请号:CN202210179696.3
申请日:2022-02-25
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于组合预测模型的电能表库存需求预测方法,涉及需求预测领域。目前,电能表年度采购普遍存在准确度不高的现象。本发明包括步骤:构建第一电能表库存需求预测模型,得到电能表库存需求预测值向量Y1*;构建第二电能表库存需求预测模型,得到的电能表库存需求预测值向量Y2*;采用线性回归法,电能表库存需求预测值向量Y1*和电能表库存需求预测值向量Y2*作为电能表库存需求组合预测模型的自变量,构建电能表库存需求组合预测模型,基于线性回归方程,计算未来时段的库存需求。本技术方案采用组合预测的方法,使预测数据既符合历史数据的周期性波动趋势,又能根据不同情况下实际数据的变化情况进行差异化的预测,预测更加准确。
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公开(公告)号:CN117786441A
公开(公告)日:2024-03-29
申请号:CN202311515335.2
申请日:2023-11-14
Applicant: 浙江华云信息科技有限公司
IPC: G06F18/23213 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/2135 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于改进K‑means聚类算法的多场景光伏用户用电行为分析方法,包括以下步骤:获取历史数据,对历史数据进行预处理;根据预处理后的数据采用粒子群算法对K‑means聚类算法进行初步优化;采用初步优化后的K‑means聚类算法进行聚类分析获得初步集群聚类结果;利用KPCA方法提取初步集群的特征;采用DTW方法对提取的特征进行相似性分析,建立累计距离最小值矩阵;基于累计距离最小矩阵对初步优化后的K‑means聚类算法进行二次优化;根据二次优化后的K‑means聚类算法获得最终集群聚类结果,基于最终集群聚类结果对光伏用户用电行为进行分析;本发明能够充分挖掘光伏用户负荷样本数据曲线纵向和横向变化趋势,用户用电行为分析结果更加准确。
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公开(公告)号:CN115690012A
公开(公告)日:2023-02-03
申请号:CN202211274472.7
申请日:2022-10-18
Applicant: 浙江华云信息科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 浙江大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/12 , G06T7/90 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种电能表接错线的检测方法,涉及电能表检测技术领域。传统的电能表错误接线检测需要经过训练的电工进行定期现场检测,这一依赖人力劳动的电表错误接线检测方法工作量大、效率低。本发明步骤包括构建电能表图像数据集,训练目标检测模型,检测接线区域,识别电线和接线顺序,判断接线是否正确。本方法通过图像检测方式快速直观地得出检测结果,相较于传统人工排查方式,人力物力投入少,大大降低了现场排查人员工作量,提高了检测效率。
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