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公开(公告)号：CN105205563B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201510628197.8
申请日：2015-09-28
Applicant: 国网山东省电力公司菏泽供电公司 , 上海交通大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种以Hadoop集群为架构的基于大数据的短期负荷预测平台，并在此平台上利用Mapreduce实现了局部加权线性回归的并行化负荷预测，该平台包含：数据整合模块、负荷预测模块、结果可视化模块以及用户管理模块；数据整合模块，完成了从负荷相关的数据采集与加载、数据存储到最后的多因素大数据集成融合技术的完全化数据处理流程；负荷预测模块，通过将局部加权线性回归算法Mapreduce化实现并行化负荷预测，并利用参数调节控制实现自学习、自适应负荷预测；结果可视化模块是平台预测结果的具体展现层，将实时分析技术动态呈现；用户管理模块是平台的安全机制层，实现负荷预测平台安全、可靠、高效地运行。
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公开(公告)号：CN105184424A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510681565.5
申请日：2015-10-19
Applicant: 国网山东省电力公司菏泽供电公司 , 上海交通大学
Abstract: 一种实现多源异构数据融合的多核函数学习SVM的Mapreduce化短期负荷预测方法，通过采用多核函数来有效处理影响负荷预测的多源异构数据，包括历史负荷数据、气象因素、日类型、节假日信息、电价信息、交通信息等，将多源异构数据进行有效融合，提高了核机器的性能以更好的利用不同数据源中的信息；同时将多核支持向量机实现Mapreduce化，具有较好的加速比和可扩展性，适合于大规模数据的分析。
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公开(公告)号：CN106296464A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610705011.9
申请日：2016-08-23
Applicant: 国网山东省电力公司菏泽供电公司 , 上海交通大学
Abstract: 一种大数据多点负荷预测方法，包括采集负荷数据，确定该整体负荷预测算法F的参数；计算整体负荷的时序向量形式的预测结果；得到时序向量形式的整体负荷预测结果；计算节点负荷占整体负荷的比例对角矩阵βi；计算节点负荷预测结果f(xi,1,xi,2…xi,m)。本发明可以避免采用有误数据、有效突破测量硬件的条件限制，从而降低了预测的误差，同时，对每个节点的预测采用对整体预测值进行并行式计算得到来代替传统的对每个节点一一进行单点负荷预测，使得预测更加高效。
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公开(公告)号：CN105305426A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510683327.8
申请日：2015-10-20
Applicant: 国网山东省电力公司菏泽供电公司 , 上海交通大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于偏差控制机制的Mapreduce化两步法短期负荷预测方法，第一步采用自回归滑动平均模型ARMA法，不考虑负荷的影响因素，得到预测相对误差值；第二步采用SVM法，以第一步预测相对误差值、待预测点日平均气温为影响因素来进行二次负荷预测，在第一步的预测基础上修正预测值，实现对负荷的偏差控制预测；同时将ARMA法与SVM法实现Mapreduce化，具有较好的加速比和可扩展性，同时利用实时温度数据，在Hadoop平台上并行化运行预测方法，在保证预测速度和预测精度的基础上实现短期实时负荷预测。
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公开(公告)号：CN105305426B
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201510683327.8
申请日：2015-10-20
Applicant: 国网山东省电力公司菏泽供电公司 , 上海交通大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于偏差控制机制的Mapreduce化两步法短期负荷预测方法，第一步采用自回归滑动平均模型ARMA法，不考虑负荷的影响因素，得到预测相对误差值；第二步采用SVM法，以第一步预测相对误差值、待预测点日平均气温为影响因素来进行二次负荷预测，在第一步的预测基础上修正预测值，实现对负荷的偏差控制预测；同时将ARMA法与SVM法实现Mapreduce化，具有较好的加速比和可扩展性，同时利用实时温度数据，在Hadoop平台上并行化运行预测方法，在保证预测速度和预测精度的基础上实现短期实时负荷预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105184424B
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201510681565.5
申请日：2015-10-19
Applicant: 国网山东省电力公司菏泽供电公司 , 上海交通大学
Abstract: 一种实现多源异构数据融合的多核函数学习SVM的Mapreduce化短期负荷预测方法，通过采用多核函数来有效处理影响负荷预测的多源异构数据，包括历史负荷数据、气象因素、日类型、节假日信息、电价信息、交通信息等，将多源异构数据进行有效融合，提高了核机器的性能以更好的利用不同数据源中的信息；同时将多核支持向量机实现Mapreduce化，具有较好的加速比和可扩展性，适合于大规模数据的分析。
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公开(公告)号：CN106127303A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610429619.3
申请日：2016-06-15
Applicant: 国网山东省电力公司菏泽供电公司 , 上海交通大学
Abstract: 一种面对多源数据的短期负荷预测方法，包括收集数据；通过AR法预测待预测时间段的首个待测值；结合步骤二AR得到的首个待测值，通过BP‑ANN法得到所有待测值。本发明以增加少量预测处理时间为代价，有效地实现了准确、高效的面向多源数据的短期负荷预测的技术效果。
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公开(公告)号：CN105205563A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201510628197.8
申请日：2015-09-28
Applicant: 国网山东省电力公司菏泽供电公司 , 上海交通大学
Abstract: 一种以Hadoop集群为架构的基于大数据的短期负荷预测平台，并在此平台上利用Mapreduce实现了局部加权线性回归的并行化负荷预测，该平台包含：数据整合模块、负荷预测模块、结果可视化模块以及用户管理模块；数据整合模块，完成了从负荷相关的数据采集与加载、数据存储到最后的多因素大数据集成融合技术的完全化数据处理流程；负荷预测模块，通过将局部加权线性回归算法Mapreduce化实现并行化负荷预测，并利用参数调节控制实现自学习、自适应负荷预测；结果可视化模块是平台预测结果的具体展现层，将实时分析技术动态呈现；用户管理模块是平台的安全机制层，实现负荷预测平台安全、可靠、高效地运行。
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公开(公告)号：CN116961092A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310894948.5
申请日：2023-07-19
Applicant: 上海交通大学 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/38 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06F18/2413
Abstract: 本发明提供一种分布式光伏分群聚合方法，针对含有采用虚拟同步发电机控制(virtual synchronous generator,VSG)和双环控制的分布式光伏发电系统的电网，开展将其聚合等值为广义综合负荷的研究。该方法首先利用GS方法与K‑means++算法对分布式光伏发电系统进行分群，然后对各簇内机组进行参数聚合等值。GS方法以数据集的统计规律为基础，利用Gap统计量表征样本观察值和参考分布下期望值之间的差异，从而找到最佳的聚类数，避免等值后机组过多使仿真规模过大或等值后机组过少使等值误差过大。实验仿真表明，该方法在精简配电网仿真规模的同时能够保证较好的功率拟合效果。
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公开(公告)号：CN111355241B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN201911218833.4
申请日：2019-12-03
Applicant: 上海交通大学 , 国网冀北电力有限公司 , 全球能源互联网研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于潮流可行域的交直流混合微网下垂系数选取方法，包括：S1，建立交直流混合微电网统一潮流计算模型；S2，在S1建立的交直流混合微电网统一潮流计算模型的基础上，计算包含下垂系数的潮流可行域；S3，基于S2中得到的潮流可行域，建立潮流可行域的边界凸凹特性方程，得到包含下垂系数的潮流可行域近似边界；S4，基于S3中得到的潮流可行域近似边界，选取使得交直流混合微网稳定运行的下垂系数。同时提供了一种用于执行上述方法的终端。本发明极大提高了求取电压稳定临界点的速度，计算效率高；通过推导高维潮流可行域边界凸凹特性方程，提高下垂系数取值范围精确性；为交直流混合微网的稳定运行提供参考。
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