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公开(公告)号：CN110389264B
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN201910599241.5
申请日：2019-07-01
Applicant: 浙江大学
IPC: G01R31/00 , G01R19/165 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种异常用电计量的检测方法，其包括步骤：获取计量设备的三相电流信息并按照大小进行排序和归一化；计算三相电流的斯皮尔曼秩相关系数；计算斯皮尔曼秩相关系数经变换后的t统计量；构造关于t统计量的原假设和备择假设，进行假设检验，从而判断计量设备是否异常。其可以为电力系统运行人员检测异常用电计量情况提供相应支持。
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公开(公告)号：CN113220671B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202110409685.5
申请日：2021-04-16
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/215 , G06K9/62 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于用电模式分解重构的电力负荷缺失数据修复方法，涉及电力大数据分析和处理领域。该方法首先获取电力用户的用电负荷数据，将数据集分为完整负荷数据集和待修复负荷数据集；基于用户电力负荷稀疏性和多样性，采用K奇异值分解字典学习算法从完整负荷数据集中提取表征用户用电子模式的基向量字典矩阵；再基于基向量字典矩阵，对待修复负荷曲线进行分解及编码，确定其用电子模式构成；最后基于基向量字典矩阵，根据待修复负荷曲线的编码向量重构负荷曲线，并对电力负荷缺失部分数据进行填充修复。本发明方法可以应用于多日负荷数据缺失或连续时段的负荷数据缺失修复。
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公开(公告)号：CN110311394B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201910585512.1
申请日：2019-07-01
Applicant: 浙江大学
IPC: H02J3/26
Abstract: 本发明涉及一种基于线性规划的三相不平衡治理方法，其包括步骤：构建三相不平衡治理的目标函数；构建三相不平衡治理的电流等式约束；构建三相不平衡治理的相位唯一约束；构建三相不平衡治理的相位不可调约束；构建三相不平衡治理的相位同组不可分约束；构建三相不平衡治理的最大相位切换次数约束；形成基于线性规划的三相不平衡治理模型，获取三相不平衡治理方案。其可以为电力系统运行人员治理三相不平衡和减少线损提供支撑。
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公开(公告)号：CN112561730A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011402848.9
申请日：2020-12-02
Applicant: 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 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双层聚类和模糊综合评价的供电服务分析方法，涉及供电服务分析方法。目前，常采用单个评价指标来进行供电公司服务评价，未能较为全面地考虑各方面因素对供电服务水平的影响。本发明采用基于客户诉求、责任归属、异动水平、服务处理四方面的底层评价指标，建立完整评价指标体系。通过双层聚类模型得到分数分布类型及确定不同类型分布下各评价等级中心分数，通过模糊评价方法将评价指标分数转化为易理解的评价等级，对供电公司的供电服务质量做出直观评价。这种基于结构化工单数据的客户侧供电服务分析方法可以快速、有效地根据工单结构化数据对供电公司服务水平进行评价，有利于提升客户侧供电服务水平、精准定位服务薄弱点。
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公开(公告)号：CN110389264A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910599241.5
申请日：2019-07-01
Applicant: 浙江大学
IPC: G01R31/00 , G01R19/165 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种异常用电计量的检测方法，其包括步骤：获取计量设备的三相电流信息并按照大小进行排序和归一化；计算三相电流的斯皮尔曼秩相关系数；计算斯皮尔曼秩相关系数经变换后的t统计量；构造关于t统计量的原假设和备择假设，进行假设检验，从而判断计量设备是否异常。其可以为电力系统运行人员检测异常用电计量情况提供相应支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114819395A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210555065.7
申请日：2022-05-19
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于长短期记忆神经网络和支持向量回归组合模型的行业中长期负荷预测方法，本发明方法为：首先，基于皮尔逊相关系数分析行业中长期负荷影响因素与行业负荷的关联程度，提取行业中长期负荷预测的关键影响因素。其次，分别构建考虑负荷时序变化特性的长短期记忆神经网络预测模型和考虑负荷非线性特征的支持向量回归预测模型。然后，基于最优组合预测算法，构建基于长短期记忆神经网络和支持向量回归的考虑负荷综合特征的组合预测模型，对行业中长期负荷进行预测。本发明基于最优组合预测算法，综合考虑长短期记忆神经网络和支持向量回归预测模型的特征与优势，相比于单一预测方法，有效提高了行业中长期负荷预测的精度。
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公开(公告)号：CN113220671A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110409685.5
申请日：2021-04-16
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/215 , G06K9/62 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于用电模式分解重构的电力负荷缺失数据修复方法，涉及电力大数据分析和处理领域。该方法首先获取电力用户的用电负荷数据，将数据集分为完整负荷数据集和待修复负荷数据集；基于用户电力负荷稀疏性和多样性，采用K奇异值分解字典学习算法从完整负荷数据集中提取表征用户用电子模式的基向量字典矩阵；再基于基向量字典矩阵，对待修复负荷曲线进行分解及编码，确定其用电子模式构成；最后基于基向量字典矩阵，根据待修复负荷曲线的编码向量重构负荷曲线，并对电力负荷缺失部分数据进行填充修复。本发明方法可以应用于多日负荷数据缺失或连续时段的负荷数据缺失修复。
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公开(公告)号：CN110570016A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910745046.9
申请日：2019-08-13
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种计及多阶段性能的抗灾型骨干网架优化方法。该方法针对节点重要度定义了节点潮流通量、节点凝聚度变化率、节点功率集中度和节点电气介数；针对线路重要度指标定义了连接重要度，线路脆弱性，线路潮流介数；采用核主元法，整合电力系统中的节点和线路重要度指标，以解决多个指标直接的非线性相关性并降低数据的维数，根据灾害发生时保障负荷供电，网架受损时维持系统稳定运行，灾后恢复速度快的多阶段抗灾需求，综合考虑基于失负荷损失的网架抗灾性优化目标、基于网络自然连通性的网架抗毁性优化目标以及基于网架覆盖率的系统可恢复性优化目标，对骨干网架进行多目标优化，满足抗灾各个阶段的需求，使得计算结果更加贴近工程实际。
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公开(公告)号：CN110311394A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910585512.1
申请日：2019-07-01
Applicant: 浙江大学
IPC: H02J3/26
Abstract: 本发明涉及一种基于线性规划的三相不平衡治理方法，其包括步骤：构建三相不平衡治理的目标函数；构建三相不平衡治理的电流等式约束；构建三相不平衡治理的相位唯一约束；构建三相不平衡治理的相位不可调约束；构建三相不平衡治理的相位同组不可分约束；构建三相不平衡治理的最大相位切换次数约束；形成基于线性规划的三相不平衡治理模型，获取三相不平衡治理方案。其可以为电力系统运行人员治理三相不平衡和减少线损提供支撑。
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公开(公告)号：CN113962456B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202111215938.1
申请日：2021-10-19
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种计及行业关联性的中长期负荷预测方法。本发明方法为：首先，针对行业负荷数据缺失和数据量级差别较大的问题，对行业负荷数据进行预处理，提出基于迭代插补的行业月度负荷数据修复方法，对典型行业的月度负荷缺失数据进行恢复，并采用min‑max标准化方法对负荷数据进行归一化处理。在此基础之上，基于Shapiro‑Wilk检验和皮尔逊相关系数对行业关联性进行分析量化，并根据关联性指标筛选强相关行业。最后，以行业负荷数据、气温数据和行业关联性为基础，利用长短期记忆(Long Short Term Memory,LSTM)神经网络，对行业中长期负荷进行预测。本发明方法通过引入行业关联性分析，可以实现高精度的中长期负荷预测。
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