一种低压配电网预警方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118444084B

    公开(公告)日:2024-09-27

    申请号:CN202410692732.5

    申请日:2024-05-31

    Abstract: 本发明公开了一种低压配电网预警方法、装置、设备及存储介质,通过采集低压配电网的典型参数,对典型参数进行数据处理,得到预处理典型参数;基于预处理典型参数选取故障预警指标,采用基于残差修正和新陈代谢相结合的方式对灰色马尔科夫预测模型进行改进,构建低压配电网故障预测模型;采集低压配电网的实时数据,将实时数据输入到低压配电网故障预测模型中,以使低压配电网故障预测模型输出故障预警指标预测值,并对故障预警指标预测值进行预警等级判断,并基于预警等级判断结果,生成对应的预警等级信息;与现有技术相比,本发明的技术方案能实现对低压配电网的实时监控和故障预警,提高低压配电网的准确性和可靠性。

    一种基于差分隐私的能源电力数据发布方法及装置

    公开(公告)号:CN117744137B

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202311666554.0

    申请日:2023-12-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于差分隐私的能源电力数据发布方法及装置,所述方法包括:获取包含若干连续时间戳的能源电力数据流以及预设采样率;对于每一时间戳的能源电力数据,获取当前隐私预算、当前采样率、上一时间戳的能源电力发布数据以及当前采样控制数据;根据所获取的数据确定当前采样阈值;根据前时间戳的能源电力数据和上一时间戳的能源电力发布数据确定当前时间戳的发布差异值;在所述当前采样阈值大于当前时间戳的发布差异值时,将当前时间戳作为采样点;对于每一采样点,根据当前采样率和预设采样率确定分配给当前采样点的隐私预算,并根据当前采样点的隐私预算向当前采样点的能源电力数据注入噪声,生成能源电力发布数据。

    一种低压配电网预警方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118444084A

    公开(公告)日:2024-08-06

    申请号:CN202410692732.5

    申请日:2024-05-31

    Abstract: 本发明公开了一种低压配电网预警方法、装置、设备及存储介质,通过采集低压配电网的典型参数,对典型参数进行数据处理,得到预处理典型参数;基于预处理典型参数选取故障预警指标,采用基于残差修正和新陈代谢相结合的方式对灰色马尔科夫预测模型进行改进,构建低压配电网故障预测模型;采集低压配电网的实时数据,将实时数据输入到低压配电网故障预测模型中,以使低压配电网故障预测模型输出故障预警指标预测值,并对故障预警指标预测值进行预警等级判断,并基于预警等级判断结果,生成对应的预警等级信息;与现有技术相比,本发明的技术方案能实现对低压配电网的实时监控和故障预警,提高低压配电网的准确性和可靠性。

    一种能源碳排放的强度预测与目标分解方法及系统

    公开(公告)号:CN116307543A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310179390.2

    申请日:2023-02-27

    Abstract: 本发明提供了一种能源碳排放的强度预测与目标分解方法及系统,所述方法包括:通过对构建的能源消费碳排总量模型进行因素分解确定碳排因素贡献模型,并根据省级能源消费数据和碳排因素贡献模型确定重点分析能源后,根据各重点分析能源的待分析能源消费数据进行产业重要性分析得到重点分析产业,再对各重点分析产业的碳排量进行预测分析得到重点产业碳排总预测值,并基于此进行地市目标分解,得到各地市碳排目标值。本发明基于碳排模型的科学构建,挖掘重点能源和重点产业提升方向并进行有效预测分析,实现对省级碳排目标的有效分解,保证省级与地市级的均衡,为能源发展规划的制定和执行提供科学可靠的理论指导和工具支撑。

    一种基于Subword词表的能源数据清洗方法及装置

    公开(公告)号:CN116108126A

    公开(公告)日:2023-05-12

    申请号:CN202310134265.X

    申请日:2023-02-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于Subword词表的能源数据清洗方法及装置,所述方法包括:在获取能源数据后,利用预设的Subwrod词表将所述能源数据的每个文本转换成第一文本嵌入矩阵,所述Subwrod词表是字符粒度级别的文本列表;将所述第一文本嵌入矩阵转换成符合模型输入格式的综合矩阵;将所述综合矩阵输入至预设的神经网络模型进行清洗处理,得到清洗数据。本发明可以利用字符粒度级别的Subwrod词表从能源数据中提取句子和序号并将其转换成模型的输入矩阵,再将输入矩阵输入至模型进行清洗处理得到清洗后的数据,由于Subwrod词表是字符粒度级别,不但规模小而且转换处理不会损失数据的信息量,进而能节省后续清洗计算的数据量,以缩短计算的处理耗时,提升清洗数据的处理效率。

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