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公开(公告)号：CN114118595A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111444887.X
申请日：2021-11-30
申请人： 深圳市国电科技通信有限公司 , 深圳智芯微电子科技有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种用电负荷预测的方法、系统、存储介质及电子设备，方法包括：根据电力网络拓扑关系，构建电力网络图谱。对每个用电负荷单位根据其历史用电负荷数据，进行预处理，计算得到其用电负荷的第一特征、第二特征和第三特征。对每个用电负荷单位，综合使用用电负荷第一特征、第二特征和第三特征作为模型训练和预测输入，并使用时间序列模型进行训练，从而得每个用电负荷单位各自对应的用电负荷预测模型。加载每个用电负荷单位相对应的用电负荷预测模型，对未来的用电负荷进行预测。借此，本发明的用电负荷预测的方法，可以准确对用电负荷单位的未来进行负荷预测，极大的提高了预测结果评估指标，以及负荷预测的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114118591A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111441689.8
申请日：2021-11-30
申请人： 深圳市国电科技通信有限公司 , 深圳智芯微电子科技有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于在线学习的台区用电负荷区间预测方法及系统。基于在线学习的台区用电负荷区间预测方法包括：步骤S1，在离线环境下，获取台区用电负荷区间预测相关的最近历史数据作为模型的输入。步骤S2，使用时间序列神经网络双层LSTM，并结合负荷区间预测损失函数，对输入模型的最近历史数据进行训练，得到负荷区间预测模型。步骤S3，加载负荷区间预测模型。步骤S4，当某天x结束时，智能电表采集到当天的用电负荷数据。借此，本发明的基于在线学习的台区用电负荷区间预测方法，可以让用电负荷实际值落在区间范围内，还可以让预测区间间隔尽可能的小，满足台区负荷区间预测的真实需求，且提高了模型预测的准确率。
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公开(公告)号：CN114118595B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202111444887.X
申请日：2021-11-30
申请人： 深圳市国电科技通信有限公司 , 深圳智芯微电子科技有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种用电负荷预测的方法、系统、存储介质及电子设备，方法包括：根据电力网络拓扑关系，构建电力网络图谱。对每个用电负荷单位根据其历史用电负荷数据，进行预处理，计算得到其用电负荷的第一特征、第二特征和第三特征。对每个用电负荷单位，综合使用用电负荷第一特征、第二特征和第三特征作为模型训练和预测输入，并使用时间序列模型进行训练，从而得每个用电负荷单位各自对应的用电负荷预测模型。加载每个用电负荷单位相对应的用电负荷预测模型，对未来的用电负荷进行预测。借此，本发明的用电负荷预测的方法，可以准确对用电负荷单位的未来进行负荷预测，极大的提高了预测结果评估指标，以及负荷预测的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118399370A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410317543.X
申请日：2024-03-19
申请人： 深圳市国电科技通信有限公司 , 深圳智芯微电子科技有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种分布式光伏发电预测方法、装置、电子设备及存储介质。其中，方法包括：对历史光伏发电数据按照预设周期进行分片处理，得到N个光伏发电数据集；获取待预测M天的天气数据，并按照预设周期进行分片处理，得到M个天气数据集，其中，每个光伏发电数据集中光伏发电数据的个数和每个天气数据集中天气数据的个数相同；将N个光伏发电数据集和M个天气数据集作为预设神经网络模型的输入，输出待预测M天的光伏发电数据，N和M为大于零的正整数。如此，通过对光伏发电数据进行分片处理，解决了时间步过多导致计算复杂度过高的问题，提高神经网络模型计算的效率，并在每个时间步中加入天气特征，提高光伏发电预测的准确性。
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公开(公告)号：CN115800287B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202211328594.X
申请日：2022-10-27
申请人： 深圳市国电科技通信有限公司 , 深圳智芯微电子科技有限公司
IPC分类号： H02J3/12 , G06F18/23213
摘要： 本发明涉及一种基于阈值分割聚类的低压台区拓扑识别方法。其中，低压台区拓扑识别方法包括：根据终端单元采集的电压数据，确定台区相关矩阵；其中，台区相关矩阵中的元素是对任意两个终端单元采集的电压数据进行相关性量化计算而得到的；台区相关矩阵对应有元素均值、元素最大值；基于元素最大值、元素均值对台区相关矩阵进行均值化处理，得到台区均值矩阵；利用指定阈值对台区均值矩阵中的元素进行二值化处理，得到台区邻接矩阵；通过分割台区邻接矩阵转换得到的图，确定终端单元之间的拓扑关系。本方法基于阈值分割的方式对台区拓扑关系进行确定，流程简便，且均值化处理使得阈值适用范围更大。
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公开(公告)号：CN116542396A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310717252.5
申请日：2023-06-15
申请人： 深圳市国电科技通信有限公司 , 深圳智芯微电子科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种分布式光伏出力预测方法、装置以及存储介质、电子设备，方法包括：确定待预测分布式光伏点的近邻分布式光伏点，并获取近邻分布式光伏点在过去第一预设时间段的发电功率值和待预测分布式光伏点在待预测时间段的第一气象数据；利用预先训练好的基于空间的预测模型，根据发电功率值和第一气象数据得到第一预测结果；获取待预测分布式光伏点在过去第二预设时间段的第二气象数据；利用预先训练好的基于时间的预测模型，根据第二气象数据得到第二预测结果；根据第一预测结果和第二预测结果，得到分布式光伏出力的最终预测结果。该方法利用近邻的分布式光伏点构建基于空间的预测模型，并通过时间和空间模型的融合，可提升预测精度。
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公开(公告)号：CN115828134A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211346826.4
申请日：2022-10-31
申请人： 深圳市国电科技通信有限公司 , 深圳智芯微电子科技有限公司
IPC分类号： G06F18/24 , G06F18/23 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种用电数据样本构建、模型训练、账户类别确定方法和装置，所述用电数据样本构建方法包括：获取用电负荷时间序列；利用用电负荷时间序列中预设值的占比以及对应的变异系数生成负荷曲线抖动数据；基于用电负荷时间序列进行相似度计算，确定第一周期特征数据；根据子时间序列之间的相关系数进行平均计算，得到第二周期特征数据；对指定时间段内的用电负荷时间序列、负荷曲线抖动数据、第一周期特征数据、第二周期特征数据进行组合，得到用于训练用电账户分类模型的数据样本。由此通过为基础用电负荷时间序列数据构建与用电负荷规律特点相关的特征数据，可以有效提高用电用户分类的准确率。
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公开(公告)号：CN115712864A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211346816.0
申请日：2022-10-31
申请人： 深圳市国电科技通信有限公司 , 深圳智芯微电子科技有限公司
IPC分类号： G06F18/2413 , G06F18/2321 , G06F18/22 , H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种大批量用电负荷预测的方法、装置及计算机设备，所述方法包括：确定目标账户的目标预分类类别，以及目标账户所处的目标用电簇；根据目标用电簇，在目标预分类类别对应的若干用电负荷预测模型中进行查找，得到目标用电簇对应的目标用电负荷预测模型；通过目标用电负荷预测模型对目标账户的第一用电历史数据进行预测，生成用电负荷预测数据。由此通过逐级分类方法将具有相同或相似用电负荷规律的用户分到同一类别中，可以有效提高用户分类的准确度，从而提高负荷预测的准确度。
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公开(公告)号：CN116384593A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310645072.0
申请日：2023-06-01
申请人： 深圳市国电科技通信有限公司 , 深圳智芯微电子科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0455
摘要： 本发明公开了一种分布式光伏出力预测方法、装置、电子设备和介质。所述方法包括：将第一输入张量输入至检测模型中的编码器，通过编码器中的十字交叉注意力网络基于时间维度和数据维度对特征进行处理，和将第二输入张量输入至检测模型中的解码器，通过解码器中的十字交叉注意力网络基于时间维度和数据维度对特征进行处理，使得预测模型可以从时间维度和数据维度进行光伏出力预测。采用本方法能够通过十字交叉注意力模块同时从时间维度和数据维度对特征进行学习和融合，提高了预测模型的预测精度。
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公开(公告)号：CN118966401A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410882188.0
申请日：2024-07-02
申请人： 深圳市国电科技通信有限公司 , 深圳智芯微电子科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种分布式光伏发电预测方法、装置及存储介质、控制器，该方法包括：接收用户预测请求，用户预测请求包括目标分布式光伏在过去第一预设时间内的历史发电数据、目标分布式光伏所在地未来第二预设时间内的天气预报数据，以及预测目标分布式光伏在未来第二预设时间内的发电数据的请求信息；将用户预测请求输入至预先训练好的大语言模型，输出回复信息，其中，回复信息包括目标分布式光伏在未来第二预设时间内的预测发电数据。该方法基于大语言模型的数学推理能力，以对话的形式完成分布式光伏发电预测，解决了预测的可解释性问题，保证光伏预测的准确性，同时又能够避免不同分布式光伏数据预测的通用性问题。
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