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公开(公告)号：CN118899829A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410936221.3
申请日：2024-07-12
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司 , 国网湖北省电力有限公司
IPC: H02J3/00 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06F17/18 , G06F18/25 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/24
Abstract: 本发明提供一种利用GAT‑LSTM&STGCN‑MLP双时空图模型进行电网负载率预测的方法，包括：从数据中台和气象网站获取目标区域负载数据和天气数据；对获取目标区域的负载数据和天气数据进行数据清洗，所述负载数据包括日期、目标区域下乡镇的负载率，天气数据包括日期、目标区域气温；对进行数据清洗后的数据进行特征工程处理，得到若干维度数据；基于GAT‑LSTM时空图算法网络和STGCN‑MLP时空图算法网络构建双时空图多目标算法模型；将所得若干维度数据输入所述建双时空图多目标算法模型进行预测，得到目标区域下属乡镇的负载率预测结果。本发明在各种复杂多变的节日情况下仍能保持稳定预测，增强了模型稳定性。
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公开(公告)号：CN118158249A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410271490.2
申请日：2024-03-11
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司 , 国网湖北省电力有限公司
Abstract: 本申请涉及物联网系统数据处理领域，公开了一种物联网数据处理方法、相关装置、计算设备及存储介质，该方法包括：根据物联网数据采集指令，获取第一采集引擎用于采集物联网数据的配置文件，根据配置文件创建与物联网设备对应的数据采集线程；利用数据采集线程，分别加载多个采集插件，以获取多个物联网设备对应的第一物联网数据；通过第二固定采集程序采集第二物联网设备对应的第二物联网数据；对第一物联网数据和第二物联网数据数据进行处理，得到处理后物联网数据。本申请针对不同场景下的物联网设备采集不同类型协议的数据，利用多个采集插件和固定程序配合采集数据，并对采集数据进行相应去噪和扰动处理，提高物联网数据的精确度。
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公开(公告)号：CN117236485B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311026867.X
申请日：2023-08-15
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司 , 国网湖北省电力有限公司
IPC: G06Q10/04 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供一种基于CNN‑BILSTM算法减小预测电网供电量误差的方法，包括：获取数据、数据清洗、构建特征、构建算法、改进模型(优化数据集)、模型验证；本发明在卷积神经网络‑长短期记忆网络(CNN‑LSTM)算法的基础上对LSTM采用双向序列传播(BILSTM)，形成卷积神经网络‑双向长短期记忆网络(CNN‑BILSTM)，通过此算法来建模预测电网供电量，在不破坏原有已训练好的模型情况下通过优化数据集的方式减小模型误差，避免多次训练模型、省时省力，有效减小模型误差。
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公开(公告)号：CN117474152B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311406860.0
申请日：2023-10-27
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司 , 国网湖北省电力有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种基于Conv1d的多变量CNN‑GRU算法用于短期负荷的实际预测方法，包括：从数据中台获取某地区一段时间的用电相关数据，包括用电量、供电量、负载率；对获取的用电相关数据进行数据处理，数据处理包括合并数据、空缺数据处理、计算每日平均负载率以及计算每日的相关电量；对处理后的用电相关数据进行错位映射，用当前时刻的用电量与历史某时刻的各变量形成对应，形成输入数据模型；基于输入数据模型构建CNN‑GRU实际预测模型对未来一段时间的用电量进行实际预测。本发明将CNN‑GRU算法首次应用于短期负荷的实际预测，通过错位映射避免先预测自变量X再预测因变量Y，可以在提升运行速度基础上保证较低的误差。
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公开(公告)号：CN117474152A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311406860.0
申请日：2023-10-27
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司 , 国网湖北省电力有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种基于Conv1d的多变量CNN‑GRU算法用于短期负荷的实际预测方法，包括：从数据中台获取某地区一段时间的用电相关数据，包括用电量、供电量、负载率；对获取的用电相关数据进行数据处理，数据处理包括合并数据、空缺数据处理、计算每日平均负载率以及计算每日的相关电量；对处理后的用电相关数据进行错位映射，用当前时刻的用电量与历史某时刻的各变量形成对应，形成输入数据模型；基于输入数据模型构建CNN‑GRU实际预测模型对未来一段时间的用电量进行实际预测。本发明将CNN‑GRU算法首次应用于短期负荷的实际预测，通过错位映射避免先预测自变量X再预测因变量Y，可以在提升运行速度基础上保证较低的误差。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115907033A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211534465.6
申请日：2022-12-02
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司 , 国网湖北省电力有限公司
IPC: G06N20/00 , G06F16/215 , H02J3/00 , G06F18/27
Abstract: 本发明提供一种基于机器学习算法预测每小时用电量的方法及系统，所述方法包括：获取用电量数据和天气数据，其中电量数据包括含时间、用户编号、用电量，天气数据包括当地记录时间、气温、风力、湿度；对获取到的电量数据和天气数据进行清洗处理；对清洗后的数据进行建模，得到VAR模型；根据建立的VAR模型预测未来时刻的用电量。本发明建立的VAR模型是基于ARIMA模型的改进版本，预测精度得到了提高，同时基于自身算法特点使得所需数据样本量少，相比有监督学习的机器学习算法在所需的样本量上优势明显。在样本数量不足的特定场景下，使用该算法模型相较其它机器学习模型，预测效果较为突出。
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公开(公告)号：CN118798254B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411281531.2
申请日：2024-09-13
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司
IPC: G06N3/044 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本申请涉及神经网络技术领域，尤其涉及一种分布式建模方法及系统，方法包括：将神经网络模型拆分为多个子模型；将训练样本输入神经网络模型，在各子模型间进行前向传播，得到输出结果，计算训练样本标签数据间的预设损失，对各子模型进行反向传播，得到各子模型的第一参数和第二参数，第一参数对应的冻结系数为1，第二参数对应的冻结系数为0；获取各冻结策略的参数组合；在测试样本中获取各参数组合的性能评分，将性能评分最大值的参数组合作为本次迭代的神经网络模型；执行多次迭代，直至迭代次数大于预设次数时停止。通过本申请的技术方案能够提高神经网络的训练精度和训练效率。
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公开(公告)号：CN118508454B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410962161.2
申请日：2024-07-18
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司
IPC: H02J3/06 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于生成式人工智能的电网资源分配方法及系统。方法包括：获取多个电力设备的历史负载数据，将历史负载数据输入预先构建的分配模型，得到各电力设备的资源分配量和电力负荷数据，电力负荷数据包含多个数据项，数据项中包含多个日负荷值；确定电力设备的各日负荷值的负荷水平和所有电力设备中各数据项的日负荷均匀度；确定所有电力设备中各数据项的负荷变化度；计算分配模型的不合理程度；在分配模型的不合理程度超过预设阈值的情况下，对电力设备的资源分配量进行调整并构建新的分配模型，以实现电网资源的分配，这样可以有效地提高电网资源分配效果的准确性。
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公开(公告)号：CN118551167A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202411013128.1
申请日：2024-07-26
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司
IPC: G06F18/15 , G06F18/20 , G06F18/2433
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于大数据处理的电网数据可视方法及系统。方法包括步骤：获取待插值的第一电网数据，第一电网数据中包括待插值数据点；以待插值数据点为目标数据点，目标数据点两侧的数据点为子数据点，计算目标数据点两侧的数据点的异常程度并确定各子数据点的权重，根据子数据点及其权重进行加权计算，得到所述目标数据点的插值结果，将得到的插值结果插入第一电网数据以替换目标数据点，得到完整第一电网数据；构建矩形窗口以实现所述完整第一电网数据的可视化，这样，可以有效地提高可视化处理后的第一电网数据的准确性。
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公开(公告)号：CN118153926B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410582321.0
申请日：2024-05-11
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司
IPC: G06Q10/0631 , H02J13/00 , H02J3/00 , G06Q30/0203 , G06Q50/06 , G06F16/953
Abstract: 本发明涉及智能配电技术领域，具体涉及一种电力营销一体化管理系统，包括：控制终端，是系统的主控端，用于发出执行命令；上传模块，用于上传用电用户分布参数，实时获取用电用户用电数据；构建模块，用于接收上传模块中上传的用电用户分布参数，基于用电用户分布参数构建用电用户分布拓扑；巡查模块，用于遍历用电用户分布拓扑，于用电用户分布拓扑中选择用电用户，本发明通过用电用户用电数据的采集、用电用户分布拓扑的构建以表示用电用户用电数据变化的线形图的生成，为电力管理端用户提供了用电用户用电数据的实时可视化监控，并进一步通过设定的逻辑，使得用电用户能够以抽查的方式，检验是否出现大量用电用户用电习惯变更的情况。
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