-
公开(公告)号：CN115514315A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202210921471.0
申请日：2022-08-02
摘要： 本发明提供了一种基于优化GRU模型的分布式光伏电站PR预测方法，所述分布式光伏电站PR预测方法具体为获取分布式光伏电站的历史监测数据，对历史监测数据进行预处理，对预处理后的历史监测数据进行聚类处理，通过聚类处理后的历史检测数据构建预测数据集，构建GRU预测模型，并将量子加权神经元引入构建的GRU预测模型，通过随机梯度下降优化算法对GRU预测模型进行参数调节，将预测数据集输入参数调节后的GRU预测模型，获取分布式光伏电站PR预测结果。本方案能够通过构建GRU模型来实现PR预测，避免了人为干预，同时通过引入量子加权神经元及随机梯度下降优化算法来对GRU模型进行优化，使得GRU预测模型能够针对不同PR特征的数据进行预测，预测结果更加准确。
-
公开(公告)号：CN111241056B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN201911410184.8
申请日：2019-12-31
申请人： 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 国网浙江省电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于决策树模型的电力用能数据存储优化方法，涉及一种电力数据存储领域，对于高频采集、低实时性业务场景的数据，已有的高效存储方法不能满足要求。本发明基于适应于HBase多存储格式进行特点分析，将采集实际应用场景划分，通过决策树模型选择合适的数据存储格式，选出最优的HBase存储方式，以此来优化高频采集数据存储空间。本技术方案采用多种格式的数据存储方式，根据不同的情况择优进行存储，弥补目前对于高频采集数据存储空间优化的不足，节省电力用能数据在大数据平台存储资源空间，提高HBase读写性；解决电力用能数据存储问题，为电力用能提供一个规范的HBase(56)对比文件CN 110490329 A,2019.11.22CN 110555058 A,2019.12.10US 2006195415 A1,2006.08.31US 2011099205 A1,2011.04.28US 2013166568 A1,2013.06.27US 6442561 B1,2002.08.27WO 0195044 A2,2001.12.13王静红,王熙照,邵艳华,王伍伶.决策树算法的研究及优化.微机发展.2004,(第09期),全文.刘利;何先平.ID3决策树算法的改进.池州学院学报.2008,(第05期),全文.
-
公开(公告)号：CN114358490A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111454306.0
申请日：2021-12-01
申请人： 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
摘要： 本发明公开了面向电力需求响应的多可调资源调节能力聚合方法及系统，属于电力需求响应技术领域。本发明的一种面向电力需求响应的多可调资源调节能力聚合方法，充分考虑各类需求侧的可调资源DSR在不同季节存在的差异性，将可调资源DSR聚合分为四个典型季度进行，并采用自组织映射SOM算法进行聚类训练，将特征相似的类别，划分为同一类，并将每一类别作为一种场景；同时计算出场景出现的概率；根据每种场景下的概率，将可调资源的调节能力聚合为资源聚合体RA；进而对资源聚合体构建目标函数和约束条件，进行规模约束，实现满足多优化目标的需求侧可调资源DSR聚合，使需求响应能快速、高效地处理电网遇到的问题，支撑电力需求响应的精益化提升。
-
公开(公告)号：CN117932247A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202310771253.8
申请日：2023-06-28
申请人： 浙江华云信息科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 浙江大学
IPC分类号： G06F18/20 , G06F18/27 , G06F17/18 , G06Q50/26 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种基于动态图学习的时间序列预测系统、方法、计算机设备及存储介质，涉及预测领域；目前，无法给出可靠的预测结果；本发明包括：数据获取模块；区域经济指数构建模块；动态图时间序列预测模块和结论筛选模块。本技术方案根据各组织的日用电量记录，建立区域经济指数，并根据该经济指数提出了一种基于动态图学习的时间序列预测模型，最终帮助制定最佳政策来促进经济复苏。本技术方案能够更好地描述数据之间复杂的交互关系，能自适应地捕捉到复杂非线性流形里的微小变化，并从中提取有效特征；预测精度高和可靠性好，从而得到全面、准确地预测结果。
-
公开(公告)号：CN109670167B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN201811247198.8
申请日：2018-10-24
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 浙江华云信息科技有限公司
IPC分类号： G06F40/30 , G06F40/289 , G06F16/35 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06Q30/015 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于Word2Vec的电力客服工单情感量化分析方法，涉及一种电力客服工单分析方法。传统的情感分析方法不能有效甄别情感强度。本发明结合电力客服工单文本特征，对历史电力客服工单和不满意工单进行分类梳理、数据清洗，再基于百度词库梳理形成初始化多元情感词库，采用逆向最大匹配算法进行工单文本分词，基于Word2Vec神经网络构建融合客户诉求语义的积极词、消极词、否定词、程度副词、以及词序的词向量，通过历史客服工单进行机器学习训练生成融合诉求情感的学习模型，基于模型中的词性亲疏关系来拓展词性语料库，采用相似度词序矩阵量化算法进行情感量化计算，完成客服工单情感量化分析，有效区分情感强弱差异，确定紧急程度。
-
公开(公告)号：CN114092105A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202011399635.5
申请日：2020-12-02
申请人： 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 国网浙江省电力有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于改进Apriori算法的重复来电诉求链路分析方法，涉及一种链路分析领域。目前客户诉求涉及业务繁杂，处理时所需的计算资源大，且时间长。本发明包括步骤：1)重复诉求链路规整，得到重复来电诉求链路初始化数据集合；2)通过改进Apriori算法对每个重复来电诉求业务链路置信度进行计算；3)对重复诉求链路进行分析，得到诉求链路间业务趋势；本技术方案本技术方案充分结合重复诉求频度、时间序列、业务分类等特点，融合改进Apriori算法进行诉求链路间业务趋势分析；缩减、规整重复诉求链路计算数据集合，同时简化Apriori算法迭代计算环节，减少计算资源和时间，能及时定位供电服务风险问题，提升95598重复诉求业务规律识别能力。
-
公开(公告)号：CN107241314B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201710356410.3
申请日：2017-05-19
申请人： 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 国网浙江省电力有限公司 , 中国电力科学研究院 , 深圳市国电科技通信有限公司 , 国网江西省电力公司电力科学研究院 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 山大地纬软件股份有限公司 , 国家电网有限公司
发明人： 叶方彬 , 王朝亮 , 韩霄汉 , 王伟峰 , 李熊 , 祝恩国 , 窦健 , 孙永明 , 赵羚 , 沈曙明 , 严华江 , 姚力 , 查生 , 麻吕斌 , 李帮准 , 刘水 , 俞亮 , 赵兵 , 裘华东 , 陶晓峰 , 付峰 , 范志夫 , 臧志斌 , 郑培昊 , 胡小寒 , 沈建良 , 黄金娟 , 刘颖 , 刘强 , 马胜国 , 苏明杰
IPC分类号： H04L29/06
摘要： 一种用电信息采集系统的多业务信息交互方法,本发明涉及一种用电信息采集系统。当前用电信息采集系统与外部系统交互的接口服务存在接口重用性差、可维护性差、不能满足用户需求等缺陷。本发明包括以下步骤：将用电信息采集系统对外交互的数据从业务特征、数据特征、时效特征三个维度分析，提取公共元素以组建信息交互模型；搭建多业务接口信息交互模型，将多业务接口信息交互模型分为请求对象模型和返回对象模型；在用电信息采集系统与外部系统交互时，根据搭建的多业务接口信息交互模型，实现用电信息采集数据的高效共享。本技术方案分担用电信息采集系统数据库性能压力，实现用电信息采集数据的高效共享。
-
公开(公告)号：CN117889521A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410003822.9
申请日：2024-01-02
IPC分类号： F24F11/30 , F24F110/12 , F24F110/10
摘要： 本发明公开了一种空调群体柔性调控效果评估方法，涉及负荷调控技术领域，用于解决现有缺少空调负荷调控效果评估的问题，该方法包括以下步骤：构建空调负荷与室内外温差的计算等式，得到空调负荷与室内外温差的关系；筛选出典型相似日，计算基于温差的负荷典型相似日的第一基线负荷；获得室温和空调负荷的变化情况，建立调控时刻的空调负荷基线模型，得到第二基线负荷；根据第二基线负荷及实际负荷计算基线误差，得到空调柔性调控效果评估结果。本发明还公开了一种空调群体柔性调控效果评估装置、电子设备和计算机存储介质。本发明通过计算相似日及实际调控的基线负荷，进而得到调控效果评估结果。
-
公开(公告)号：CN117824062A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410005352.X
申请日：2024-01-02
IPC分类号： F24F11/30 , G06F18/23 , G06F18/241
摘要： 本发明属于空调负荷预测技术领域。针对现有空调负荷预测方法难以兼顾处理效率和精度的不足，本发明采用如下技术方案：一种基于FCM‑DDQN优化模型的空调负荷预测方法，包括：选择与空调负荷有关的相关参数，对相关参数数据进行预处理；采用FCM算法对预处理后数据进行聚类；根据聚类结果，构建DDQN模型组；对待预测数据进行归类，根据归类结果采用相应的DDQN模型进行空调负荷预测。本发明的有益效果是：通过FCM聚类和优化DDQN的结合，使得空调负荷预测的精度更高，同时能够保证较高的速度；根据FCM算法聚类结果构建DDQN模型组，再对待预测数据进行归类，并根据归类结果选择相应的DDQN模型，进一步提升预测准确性。
-
公开(公告)号：CN117804033A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410002649.0
申请日：2024-01-02
IPC分类号： F24F11/62 , G06N3/0442 , G06F18/20 , G06F18/213 , G06N3/048
摘要： 本发明公开了一种空调负荷调节能力预测方法，涉及模型预测技术领域，用于解决现有缺乏预测空调负荷削减量的问题，该方法包括以下步骤：获取空调相关数据，所述相关数据包括环境数据及空调信息；对所述空调相关数据进行预处理，并将预处理后的数据进行训练集及验证集的划分；建立GRU预测模型，并通过所述训练集及所述验证集进行训练；通过粒子群算法计算得到所述预测模型的超参数；构建用于评价所述预测模型的评价指标。本发明还公开了一种空调负荷调节能力预测装置、电子设备和计算机存储介质。本发明通过对空调相关数据输入GRU模型进行预测，进而得到空调负荷削减量预测值。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
68 条记录 (耗时 0.08 秒)
