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公开(公告)号：CN114510469B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202210119326.0
申请日：2022-02-08
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/215 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06Q50/06
摘要： 本发明属于电力数据辨识技术领域，特别公开一种电力系统不良数据辨识方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取电网数据和环境变量数据，并将获取的电网数据和环境变量数据依据时间序列拼接为向量数据，获得原始电网数据序列；将所述原始电网数据序列通过多尺度卷积核提取低阶特征，并将提取的低阶特征按照通道拼接到一起获得拼接特征图；利用残差块提取拼接特征图的高阶特征；利用门控循环单元处理所述高阶特征获得预测特征图；利用全连接操作，将预测特征图转化为输出序列；采用标准临界值对输出序列进行处理，得到数据的异常点。本发明无需复杂的特征工程，并且相同硬件条件下样本测试时间也比大多数方法快很多。
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公开(公告)号：CN114510837A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210116548.7
申请日：2022-02-07
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F113/04
摘要： 本发明属于电力系统自动化领域，公开了一种输电线路运行场景生成方法、系统、设备及存储介质，包括：获取输电线路的输电线路参数、负荷以及各环境数据；根据输电线路的输电线路参数、负荷以及各环境数据，得到输电线路参数与负荷的相关系数和相同负荷条件下输电线路参数与各环境数据的相关系数；根据输电线路参数与负荷的相关系数和相同负荷条件下输电线路参数与各环境数据的相关系数，得到输电线路参数的各关键影响因素；根据输电线路参数的关键影响因素，生成输电线路的典型运行场景。不仅保证典型运行场景的数目不会特别多，有效节省算力，并且保证了典型运行场景的全面性和代表性，进而为输电线路典型参数库的构建奠定基础。
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公开(公告)号：CN114510469A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210119326.0
申请日：2022-02-08
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/215 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明属于电力数据辨识技术领域，特别公开一种电力系统不良数据辨识方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取电网数据和环境变量数据，并将获取的电网数据和环境变量数据依据时间序列拼接为向量数据，获得原始电网数据序列；将所述原始电网数据序列通过多尺度卷积核提取低阶特征，并将提取的低阶特征按照通道拼接到一起获得拼接特征图；利用残差块提取拼接特征图的高阶特征；利用门控循环单元处理所述高阶特征获得预测特征图；利用全连接操作，将预测特征图转化为输出序列；采用标准临界值对输出序列进行处理，得到数据的异常点。本发明无需复杂的特征工程，并且相同硬件条件下样本测试时间也比大多数方法快很多。
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公开(公告)号：CN114138463B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202111301688.3
申请日：2021-11-04
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
发明人： 裘雨音 , 黄龙达 , 庄卫金 , 杨争林 , 阙凌燕 , 金学奇 , 张静 , 蒋正威 , 杨力强 , 潘加佳 , 冯树海 , 徐攀 , 张鸿 , 孙鹏 , 刘晓梅 , 邵平 , 薛必克 , 卢永 , 丁英杰
IPC分类号： G06F9/50 , G06F11/34 , G06F11/30 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , H04L41/147 , H04L47/125
摘要： 本发明公开了一种基于深度神经网络的现货系统应用层负载均衡预测方法，首先通过对负载服务器的实时信息进行预测，确定负载服务器的调度优先级；然后根据代理服务器的实时流量信息进行未来流量的变化曲线预测，从而可以准确分析整个现货系统网络的流量吞吐情况；最后利用所预测的负载服务器的调度优先级和未来流量的变化曲线来进行动态的服务器最优负载均衡调度，从而可以保障整个电力现货系统的平台安全、高可靠性以及高可用性。
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公开(公告)号：CN114138463A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111301688.3
申请日：2021-11-04
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
发明人： 裘雨音 , 黄龙达 , 庄卫金 , 杨争林 , 阙凌燕 , 金学奇 , 张静 , 蒋正威 , 杨力强 , 潘加佳 , 冯树海 , 徐攀 , 张鸿 , 孙鹏 , 刘晓梅 , 邵平 , 薛必克 , 卢永 , 丁英杰
IPC分类号： G06F9/50 , G06F11/34 , G06F11/30 , G06N3/04 , H04L41/147 , H04L47/125
摘要： 本发明公开了一种基于深度神经网络的现货系统应用层负载均衡预测方法，首先通过对负载服务器的实时信息进行预测，确定负载服务器的调度优先级；然后根据代理服务器的实时流量信息进行未来流量的变化曲线预测，从而可以准确分析整个现货系统网络的流量吞吐情况；最后利用所预测的负载服务器的调度优先级和未来流量的变化曲线来进行动态的服务器最优负载均衡调度，从而可以保障整个电力现货系统的平台安全、高可靠性以及高可用性。
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公开(公告)号：CN112862065B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202110049433.6
申请日：2021-01-14
申请人： 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
摘要： 本发明公开了一种基于多任务图神经网络的电网支路参数辨识方法，包括如下步骤：步骤S1、从电网调度中心获取所要辨识电网支路参数的历史数据，输出到多任务图神经网络；步骤S2、根据电网支路拓扑结构获取电路节点集合和边集合；步骤S3、根据电路节点集合和边集合构造邻接矩阵A和度矩阵D；步骤S4、利用一阶ChebShev多项式近似拟合图神经网络卷积核；步骤S5、根据任务目标和任务类型构造全连接神经网络；步骤S6、完成多任务图神经网络的参数权重配置；步骤S7、根据调度中心数据比对结果执行人员调度决策。该方案能够利用海量的多源电网运行数据，考虑电网支路拓扑结构，有效应对实际电网支路数据异常且能精确实现电网支路参数辨识。
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公开(公告)号：CN112862065A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110049433.6
申请日：2021-01-14
申请人： 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
摘要： 本发明公开了一种基于多任务图神经网络的电网支路参数辨识方法，包括如下步骤：步骤S1、从电网调度中心获取所要辨识电网支路参数的历史数据，输出到多任务图神经网络；步骤S2、根据电网支路拓扑结构获取电路节点集合和边集合；步骤S3、根据电路节点集合和边集合构造邻接矩阵A和度矩阵D；步骤S4、利用一阶ChebShev多项式近似拟合图神经网络卷积核；步骤S5、根据任务目标和任务类型构造全连接神经网络；步骤S6、完成多任务图神经网络的参数权重配置；步骤S7、根据调度中心数据比对结果执行人员调度决策。该方案能够利用海量的多源电网运行数据，考虑电网支路拓扑结构，有效应对实际电网支路数据异常且能精确实现电网支路参数辨识。
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公开(公告)号：CN113536674A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110792357.8
申请日：2021-07-13
申请人： 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
摘要： 本发明公开了一种基于BP神经网络和改进SCADA数据的线路参数辨识方法，其特征是，包括如下步骤：步骤S1:建立包含不同运行条件下不同线路SCADA数据训练集；步骤S2：改进SCADA数据,建立BP神经网络，将改进后的SCADA数据输入BP神经网路进行信号的向前传播训练和误差的反向传播训练；步骤S3:将改造后的待辨识线路两端量测SCADA数据作为输入数据，输入训练好的BP神经网络获取预测值；步骤S4:采用中位数抗差去除预测值中异常数据和噪声，作为最终的辨识结果。将BP神经网络与改进SCADA数据相结合，应用在参数辨识在线测量方法中以提高辨识方法的抗差能力；改进SCADA数据能提高BP神经网络的模型学习效果和辨识精度。采取中位数抗差有效降低大部分量测量中的粗差对辨识结果的影响。
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公开(公告)号：CN113536674B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202110792357.8
申请日：2021-07-13
申请人： 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06F30/18 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/084 , H02J3/00 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种基于BP神经网络和改进SCADA数据的线路参数辨识方法，其特征是，包括如下步骤：步骤S1:建立包含不同运行条件下不同线路SCADA数据训练集；步骤S2：改进SCADA数据,建立BP神经网络，将改进后的SCADA数据输入BP神经网路进行信号的向前传播训练和误差的反向传播训练；步骤S3:将改造后的待辨识线路两端量测SCADA数据作为输入数据，输入训练好的BP神经网络获取预测值；步骤S4:采用中位数抗差去除预测值中异常数据和噪声，作为最终的辨识结果。将BP神经网络与改进SCADA数据相结合，应用在参数辨识在线测量方法中以提高辨识方法的抗差能力；改进SCADA数据能提高BP神经网络的模型学习效果和辨识精度。采取中位数抗差有效降低大部分量测量中的粗差对辨识结果的影响。
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公开(公告)号：CN115021940A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210825717.4
申请日：2022-07-14
摘要： 本发明公开了一种负荷调控数据存储方法，涉及区块链技术领域，用于解决现有负荷调度互信度低的问题，该方法包括以下步骤：接收负荷调控数据；根据所述负荷调控数据，生成具有数字签名的负荷调控凭证；提取所述负荷调控凭证中的隐私数据，将所述隐私数据加密上传至区块链存储，将所述负荷调控凭证中除隐私数据外的公开数据直接上传至区块链存储。本发明还公开了一种负荷调控数据存储装置、电子设备和计算机存储介质。本发明通过对生成负荷调控凭证，并对隐私数据加密存储，进而增加互信度，提高区块链运算效率。
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