公开(公告)号：CN116992285A

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202310952138.0

申请日：2023-07-31

Applicant: 云南电网有限责任公司丽江供电局

Inventor： 段维纲 ,  黄明智 ,  付强 ,  寸国武 ,  彭继松 ,  撒金辉 ,  王浩林 ,  和彬 ,  杜进彬 ,  邹晓宇 ,  和耀星 ,  周金 ,  洪嘉敏 ,  刘海林

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06Q50/06 ,  G06F17/18 ,  G06N20/10 ,  H02J3/00

Abstract: 本申请提供的一种短期调荷场景下线损分析方法，包括：采集配电网历史数据，并进行分析处理，得到建模训练集和测试集；采用LSS‑VM对台区线损的训练集进行学习，确定LSS‑VM参数的γ最优值；建立配电网线损检测模型，分析归纳检测结果，建立短期调荷场景下线损事件信息库。本申请通过引入混沌算法对原始配电网线损进行分析，利用多维时间数据进行线损变化规律分析，配合最小二乘支持向量机建立配电网线损检测模型，综合各地区配电网的历史线损事件数据，建立短期调荷场景下线损事件信息库，标准化线损处理操作。

公开(公告)号：CN116975670A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310952918.5

申请日：2023-07-31

Applicant: 云南电网有限责任公司丽江供电局

Inventor： 撒金辉 ,  彭继松 ,  黄明智 ,  王浩林 ,  付强 ,  寸国武 ,  和彬 ,  段维纲 ,  杜进彬 ,  邹晓宇 ,  和耀星 ,  周金 ,  洪嘉敏 ,  刘海林

IPC: G06F18/23213 ,  G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06N5/01 ,  G06N20/00

Abstract: 本申请提供一种短期调荷场景下线损特征分类处理方法，包括：对10kV配网的线损数据进行采集；采用孤立森林方法对所述线损数据进行清洗，将异常值和空缺值分离，得到分离后的线损数据；根据预设指标结合K‑Sums聚类将分离后的线损数据进行聚类，得到聚类结果，所述预设指标包括供电半径、负载率、用电比例、导线型号、有功电源功率、无功电源功率；对所述聚类结果进行处理与分析，得到短期调荷场景下线损特征。通过统计分析和可视化技术对聚类簇进行描述和解释，从而更好地理解短期调荷场景下线损的特征。通过统计分析和可视化技术对聚类簇进行描述和解释，从而更好地理解短期调荷场景下线损的特征。

公开(公告)号：CN116992315A

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202311034631.0

申请日：2023-08-16

Applicant: 云南电网有限责任公司丽江供电局

Inventor： 周金 ,  杜进彬 ,  付强 ,  黄明智 ,  和彬 ,  寸国武 ,  撒金辉 ,  段伟 ,  李凌珩 ,  郭仁桀 ,  章丽根

IPC: G06F18/232 ,  G06F18/21 ,  G06F18/213 ,  G06F18/15 ,  G06N3/0442 ,  G06Q50/06

Abstract: 本申请提供一种基于短期调荷场景下线损精确计算方法包括：获取线损数据集；在线损数据集中提取特征子集；根据极度梯度提升树算法构建线损计算模型；根据线损计算模型和特征子集进行二进制编码，生成编码特征集；根据聚类算法对编码特征集进行同趋性辨识，生成分簇特征数据；对分簇特征数据进行归一化处理，生成规范化特征数据；通过DILATE算法在规范化特征数据中搜索负荷特征序列；根据长短期记忆网络算法对负荷特征序列进行实时检测并选取特征指标；根据特征指标进行线损计算，生成计算结果；根据蝴蝶优化算法对计算结果进行优化，生成优化计算结果；根据优化计算结果与特征指标，生成线损分析结果，以解决线损计算存在误差的问题。

公开(公告)号：CN117593157A

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202311550363.8

申请日：2023-11-21

Applicant: 云南电网有限责任公司丽江供电局

Inventor： 和晓华 ,  王晶晶 ,  和彬 ,  柳明贤 ,  晏艺文 ,  张丽 ,  赵亦涌 ,  何建波 ,  周瑶 ,  赵元杰 ,  周金

IPC: G06Q50/20 ,  G06Q50/06 ,  G06N5/022 ,  G06F16/9535

Abstract: 本发明公开了一种基于电网知识图谱及员工画像的课程学习推荐方法，涉及电网培训技术领域，该基于电网知识图谱及员工画像的课程学习推荐方法包括一些步骤：步骤一：针对现存培评课件及课程内容进行智能分类整理，形成可视化知识图谱；步骤二：根据目前各专业岗评培训资源及岗位说明书，智能建立各岗位数字化标准模型；步骤三：分析学员参加的培训课程和考试成绩，智能描绘“员工画像”；步骤四：针对岗位标准模型及员工画像，精益化学员职业技能发展路径。本发明能够实现课件管理工作中课件智能归类，课件学习过程中的智能匹配、智能推荐，提升课件的管理效率和使用效率，降低培训管理成本，提升培训服务质效。

公开(公告)号：CN116910954A

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202310890168.3

申请日：2023-07-19

Applicant: 云南电网有限责任公司丽江供电局

Inventor： 黄明智 ,  付强 ,  寸国武 ,  彭继松 ,  撒金辉 ,  王浩林 ,  和彬 ,  段维纲 ,  杜进彬 ,  邹晓宇 ,  和耀星 ,  周金

IPC: G06F30/18 ,  H02J3/00 ,  G06F30/25 ,  G06F30/27 ,  G06N3/006 ,  G06N3/084 ,  G06F113/04

Abstract: 本发明属于电力领域，具体涉及一种线损影响因素确定方法，包括：提取配电网拓扑结构的关键子结构，并构建配电网的变换感知关系；将同步相量测量单元的数据作为数据源进行分析，计算拓扑变换事件影响的负荷变换量；优化BP神经网络，设置核心指标，得到线损综合影响因素的最优权值和阈值，将所述最优权值和所述阈值带入BP神经网络，结合所述变换感知关系和所述负荷变换量分析得到影响因子最高的因素。本发明综合考虑了配电网拓扑结构的关键子结构节点重要度评估对配电网变换感知关系的影响，计算拓扑变换事件影响的负荷变换量，通过不断优化BP神经网络，输出测试结果确定拓扑变换事件对线损影响最高的因素，保证配电网的安全运行。