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公开(公告)号：CN113627515B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202110898197.5
申请日：2021-08-05
Applicant: 南方电网数字电网集团有限公司 , 深圳供电局有限公司
Abstract: 本申请涉及一种多元电力计量序列的聚类方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取多元电力计量序列；将多元电力计量序列输入预设多元极限学习机‑自动编码器模型中进行特征提取，得到多元电力计量序列的公共表示；根据多元电力计量序列的公共表示，构建图结构矩阵；对图结构矩阵进行矩阵分解，根据矩阵分解结果得到多元电力计量序列的聚类结果。本方法通过将初始的多元电力计量序列的公共表示和每元序列的私有表示映射到原始多元电力计量序列中，可以减少多元电力计量序列的重构误差，因此获得的多元电力计量序列的公共表示更加准确，因此也提高了多元电力计量序列聚类的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113642809B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202111021694.3
申请日：2021-09-01
Applicant: 深圳供电局有限公司 , 南方电网数字电网集团有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种用电量预测方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：对获取到的各个参与方分别对应的本地模型参数进行聚类分组，将各个参与方分别划分到相应的分组簇内；分别从相应分组簇内包括的多个参与方中，确定组内聚合方，触发组内聚合方基于组内其余各参与方的本地模型参数进行组内聚合，得到目标组模型参数；从多个组内聚合方中，确定全局聚合方，并触发全局聚合方对各个分组簇的目标组模型参数进行全局聚合，得到全局模型参数；触发各参与方基于获取到的全局模型参数，对本地维护的初始预测模型进行更新，基于更新后的预测模型继续进行组内聚合和全局聚合的步骤，直至更新后的预测模型满足预设收敛条件时，输出目标预测模型。
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公开(公告)号：CN113656370B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202110938112.1
申请日：2021-08-16
Applicant: 南方电网数字电网集团有限公司 , 深圳供电局有限公司
IPC: G06F16/182 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/27
Abstract: 本申请涉及一种电力量测系统数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。通过在接收到电力量测系统的待处理数据时，根据待处理数据的业务类型确定数据类型，并根据数据类型将待处理数据存储至分布式文件系统的数据存储区域中的第一存储位置，并基于第一存储位置对应的计算组件和存储周期，将第一存储数据存储至分布式文件系统中的第二存储位置，并将第二存储数据发送至设置于电力量测系统的数据发布区域，从而电力量测系统中的业务应用可以访问第二存储数据。相较于传统的电力量测系统数据存储和处理的方式，本方案通过将不同类型的数据按照不同的存储策略进行存储，实现了对海量计量数据的精细化处理，提高了电力系统数据的处理合理性。
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公开(公告)号：CN113656370A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110938112.1
申请日：2021-08-16
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司 , 深圳供电局有限公司
IPC: G06F16/182 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/27
Abstract: 本申请涉及一种电力量测系统数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。通过在接收到电力量测系统的待处理数据时，根据待处理数据的业务类型确定数据类型，并根据数据类型将待处理数据存储至分布式文件系统的数据存储区域中的第一存储位置，并基于第一存储位置对应的计算组件和存储周期，将第一存储数据存储至分布式文件系统中的第二存储位置，并将第二存储数据发送至设置于电力量测系统的数据发布区域，从而电力量测系统中的业务应用可以访问第二存储数据。相较于传统的电力量测系统数据存储和处理的方式，本方案通过将不同类型的数据按照不同的存储策略进行存储，实现了对海量计量数据的精细化处理，提高了电力系统数据的处理合理性。
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公开(公告)号：CN113627515A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110898197.5
申请日：2021-08-05
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司 , 深圳供电局有限公司
Abstract: 本申请涉及一种多元电力计量序列的聚类方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取多元电力计量序列；将多元电力计量序列输入预设多元极限学习机‑自动编码器模型中进行特征提取，得到多元电力计量序列的公共表示；根据多元电力计量序列的公共表示，构建图结构矩阵；对图结构矩阵进行矩阵分解，根据矩阵分解结果得到多元电力计量序列的聚类结果。本方法通过将初始的多元电力计量序列的公共表示和每元序列的私有表示映射到原始多元电力计量序列中，可以减少多元电力计量序列的重构误差，因此获得的多元电力计量序列的公共表示更加准确，因此也提高了多元电力计量序列聚类的准确性。
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公开(公告)号：CN113642809A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202111021694.3
申请日：2021-09-01
Applicant: 深圳供电局有限公司 , 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种用电量预测方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：对获取到的各个参与方分别对应的本地模型参数进行聚类分组，将各个参与方分别划分到相应的分组簇内；分别从相应分组簇内包括的多个参与方中，确定组内聚合方，触发组内聚合方基于组内其余各参与方的本地模型参数进行组内聚合，得到目标组模型参数；从多个组内聚合方中，确定全局聚合方，并触发全局聚合方对各个分组簇的目标组模型参数进行全局聚合，得到全局模型参数；触发各参与方基于获取到的全局模型参数，对本地维护的初始预测模型进行更新，基于更新后的预测模型继续进行组内聚合和全局聚合的步骤，直至更新后的预测模型满足预设收敛条件时，输出目标预测模型。
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