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公开(公告)号：CN109064353B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN201810771056.5
申请日：2018-07-13
Abstract: 本发明涉及一种基于改进聚类融合的大型建筑用户行为分析方法，该方法用于确定大型建筑用户的用电模式，该方法包括如下步骤：(1)获取待分析的大型建筑用户的总负荷数据以及分项计量数据；(2)构建聚类效果综合评价指标，选取多种优质聚类方法；(3)采用选取的优质聚类方法分别对待分析的大型建筑用户的总负荷数据进行聚类得到不同聚类结果；(4)对所述的优质聚类方法得到的聚类结果进行融合得到最终用电模式。与现有技术相比，本发明可以吸取不同单一聚类算法的优点，其有效性与准确度均高于单一聚类方法，且拓展性得到提高。
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公开(公告)号：CN108960657B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN201810771748.X
申请日：2018-07-13
Abstract: 本发明涉及一种基于特征优选的楼宇负荷特性分析方法，该方法包括如下步骤：(1)获取待分析时间区间内楼宇负荷数据以及影响楼宇负荷的样本特征，所述的样本特征包括气象类特征和负荷类特征；(2)基于楼宇负荷数据对样本特征进行综合优选，选取影响楼宇负荷的优选特征；(3)对优选特征进行加权聚类，确定不同的用电模式，结合负荷数据确定每种用电模式下的负荷分布。与现有技术相比，本发明特征优选聚类方法能够有效提取出关键影响特征，提高聚类的质量，并且计算速度快，通用型强，分析结果准确可靠。
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公开(公告)号：CN109993361A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910251522.1
申请日：2019-03-29
Abstract: 本发明涉及一种基于PMU的配电网运行趋势预测方法，包括下列步骤：S1：获取包括PMU量测数据、SCADA数据和营销数据在内的配电网的量测数据，建立配电网运行量测数据库，并对不良量测数据进行预处理；S2：建立多维灰色‑神经网络混合协调预测模型，将配电网量测数据作为输入数据，对下一时刻系统各节点的出力情况进行预测；S3：建立融合PMU的支路电流的前推回代潮流算法，利用该算法对步骤S2的预测结果计算各个预测时刻的电压，获取潮流结果；S4：获取每个预测时刻的潮流结果，实现基于PMU的配电网运行趋势预测。与现有技术相比，本发明具有反映配电网的运行趋势更加准确、预测精度高、收敛速度快等优点。
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公开(公告)号：CN109064353A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810771056.5
申请日：2018-07-13
CPC classification number: G06Q50/06 , G06K9/6218 , G06Q10/06393
Abstract: 本发明涉及一种基于改进聚类融合的大型建筑用户行为分析方法，该方法用于确定大型建筑用户的用电模式，该方法包括如下步骤：(1)获取待分析的大型建筑用户的总负荷数据以及分项计量数据；(2)构建聚类效果综合评价指标，选取多种优质聚类方法；(3)采用选取的优质聚类方法分别对待分析的大型建筑用户的总负荷数据进行聚类得到不同聚类结果；(4)对所述的优质聚类方法得到的聚类结果进行融合得到最终用电模式。与现有技术相比，本发明可以吸取不同单一聚类算法的优点，其有效性与准确度均高于单一聚类方法，且拓展性得到提高。
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公开(公告)号：CN108460486A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810178916.4
申请日：2018-03-05
Abstract: 本发明涉及一种基于改进聚类算法和神经网络的电压偏差预测方法，包括：1、采集电网某历史时间段不同时刻的电压偏差数据和气象数据作为历史数据，通过天气预报获取待测时刻的气象数据；2、通过PCA对历史时间段和待测时刻的气象数据进行降维处理，选取若干主成分作为综合气象变量；3、通过结合AP聚类算法的K-means聚类算法对综合气象变量数据进行聚类，得到多个类簇；4、选取与待测时刻气象数据同一类簇的历史数据作为训练样本数据集，通过BP神经网络进行训练并得到待测时刻的电压偏差预测结果。与现有技术相比，本发明考虑气象因素对电压偏差的影响，利用改进聚类算法提取训练样本，减少了信息干扰，提高了预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107491832A
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201710566280.6
申请日：2017-07-12
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海电力学院
Abstract: 本发明涉及一种基于混沌理论的电能质量稳态指标预测方法，首先电能质量稳态指标数据的采集；对采集到的电能质量稳态指标历史监测数据进行预处理，包括去噪和缺失值处理，并对数据作归一化之后，将处理后的数据保存到数据库中；根据混沌理论，对已处理好的电能质量稳态指标时间数据，采用C-C法求解最优时延τd和最佳嵌入维数md，进行相空间重构,得到一组新的多维数据空间；基于最小二乘支持向量机模型对重构后的数据空间进行训练，得到最优预测模型；利用已训练好的最小二乘支持向量机模型进行电能质量稳态指标的预测，得到预测输出。解决现有的电能质量稳态指标预测精度不高等问题。
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公开(公告)号：CN108960657A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810771748.X
申请日：2018-07-13
CPC classification number: G06Q10/0639 , G06K9/6223 , G06K9/6228 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于特征优选的楼宇负荷特性分析方法，该方法包括如下步骤：(1)获取待分析时间区间内楼宇负荷数据以及影响楼宇负荷的样本特征，所述的样本特征包括气象类特征和负荷类特征；(2)基于楼宇负荷数据对样本特征进行综合优选，选取影响楼宇负荷的优选特征；(3)对优选特征进行加权聚类，确定不同的用电模式，结合负荷数据确定每种用电模式下的负荷分布。与现有技术相比，本发明特征优选聚类方法能够有效提取出关键影响特征，提高聚类的质量，并且计算速度快，通用型强，分析结果准确可靠。
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公开(公告)号：CN107515839A
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201710565869.4
申请日：2017-07-12
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海电力学院
CPC classification number: G06F17/10 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种经改进赋权算法处理的电能质量模糊评估法，首先将电能质量各项指标进行归一化处理；选取合适指标进行评估：总是优秀指标不进入评估，归一化后的指标值小于0.1的指标剔除；将选取后指标进行权重计算：采用层次分析法AHP进行主观权重计算，采用改进熵权法进行客观权重计算，然后合并得到主客观复合权重；将所得复合权重转化为雷达图之中的权重角度，结合各单项指标值计算得雷达图面积与周长，以此得出综合指标评估值；确定了综合指标权重值以后，代入隶属度函数，采用模糊评估法对所得指标进行分级评估。通过改进的雷达图法将单项指标转化为综合指标的模式，对电能质量进行综合指标处理，能够生动形象地表现出指标的优劣性。
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公开(公告)号：CN109993361B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN201910251522.1
申请日：2019-03-29
Abstract: 本发明涉及一种基于PMU的配电网运行趋势预测方法，包括下列步骤：S1：获取包括PMU量测数据、SCADA数据和营销数据在内的配电网的量测数据，建立配电网运行量测数据库，并对不良量测数据进行预处理；S2：建立多维灰色‑神经网络混合协调预测模型，将配电网量测数据作为输入数据，对下一时刻系统各节点的出力情况进行预测；S3：建立融合PMU的支路电流的前推回代潮流算法，利用该算法对步骤S2的预测结果计算各个预测时刻的电压，获取潮流结果；S4：获取每个预测时刻的潮流结果，实现基于PMU的配电网运行趋势预测。与现有技术相比，本发明具有反映配电网的运行趋势更加准确、预测精度高、收敛速度快等优点。
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公开(公告)号：CN107576853B
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201710565788.4
申请日：2017-07-12
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海电力学院
IPC: G01R27/16
Abstract: 本发明涉及一种基于典型相关性分析的配电网谐波阻抗计算方法，首先采集电网与用户公共连接点PCC处的母线电压瞬时值和用户注入电网的电流瞬时值，通过傅里叶变换即可得到谐波电压和谐波电流；然后采用滑差法求波动量，对采集到的谐波电压和谐波电流作滑差处理，得到谐波电压波动量谐波电流波动量计算阻抗样本Zpcc；设置相关性分析两聚合区域的收敛条件，将阻抗样本按照PCC处基波电流波动量的大小对Zpcc进行分类；最后筛选阻抗样本，采用典型相关性分析方法求谐波电压波动量和谐波电流波动量的相关系数，根据相关系数的大小及判定条件，剔除线性不相关的点，求得电网侧的谐波阻抗和用户侧的谐波阻抗，可更准确的估算谐波阻抗值。
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