一种基于梯度提升决策树的短期负荷预测方法

    公开(公告)号:CN108539738B

    公开(公告)日:2020-04-21

    申请号:CN201810443513.8

    申请日:2018-05-10

    IPC分类号: H02J3/00

    摘要: 本发明实施例公开了一种基于梯度提升决策树的短期负荷预测方法,包括获取待预测日前N天的历史负荷数据,形成原始数据集A0;从原始数据集A0中筛选出构建训练样本的数据集B;利用数据集B构造GBDT预测模型所需的全部样本集(X,Y);由全部样本集(X,Y)训练构造全天GBDT预测模型,根据全天GBDT预测模型预测待预测日的全天负荷向量;将全部样本集(X,Y)按小时分割为24个样本子集,并分别训练构造小时GBDT预测模型,并根据小时GBDT预测模型预测待预测日的24小时负荷向量;结合全天负荷向量和24小时负荷向量,预测待预测日的最终负荷向量。本发明充分挖掘历史负荷数据中的特征并构造不同的梯度提升决策树模型来提高短期负荷预测的精度。

    一种电力线噪声信号功率检测方法

    公开(公告)号:CN107645317A

    公开(公告)日:2018-01-30

    申请号:CN201710947214.3

    申请日:2017-10-12

    IPC分类号: H04B3/46 H04B3/54

    摘要: 一种电力线噪声信号功率检测方法,包括如下步骤:a)利用工频频率与需要测试的载波信号的频差对工频信号和测试信号的耦合;b)将耦合后的电力线信号传递至带通滤波单元;c)利用载波信号功率测试单元处理滤波后的信号;d)利用程控本振单元产生载波信号功率测试单元中的混频单元所需的本振信号;e)将滤波后的中频信号输送至AD采样单元中进行检测;f)将AD采样单元产生的AD数据发送至DSP单元进行FFT运算。通过得到噪声的功率信息、噪声时域信息和噪声的频域信息,实现对采集当前电力线信号的波形数据以及频谱数据的图像化显示,方便对电力线中噪声信号的深入分析,使终端通讯准确性增加,可靠性提高,同时对终端产品的选择给出针对的建议。

    一种基于梯度提升决策树的短期负荷预测方法

    公开(公告)号:CN108539738A

    公开(公告)日:2018-09-14

    申请号:CN201810443513.8

    申请日:2018-05-10

    IPC分类号: H02J3/00

    摘要: 本发明实施例公开了一种基于梯度提升决策树的短期负荷预测方法,包括获取待预测日前N天的历史负荷数据,形成原始数据集A0;从原始数据集A0中筛选出构建训练样本的数据集B;利用数据集B构造GBDT预测模型所需的全部样本集(X,Y);由全部样本集(X,Y)训练构造全天GBDT预测模型,根据全天GBDT预测模型预测待预测日的全天负荷向量;将全部样本集(X,Y)按小时分割为24个样本子集,并分别训练构造小时GBDT预测模型,并根据小时GBDT预测模型预测待预测日的24小时负荷向量;结合全天负荷向量和24小时负荷向量,预测待预测日的最终负荷向量。本发明充分挖掘历史负荷数据中的特征并构造不同的梯度提升决策树模型来提高短期负荷预测的精度。

    一种M-BUS通信接口电气性能检测方法

    公开(公告)号:CN109283457B

    公开(公告)日:2020-11-17

    申请号:CN201811366862.0

    申请日:2018-11-16

    IPC分类号: G01R31/317 H04L12/26

    摘要: 本发明公开了一种M‑BUS通信接口电气性能检测方法,包括电压差分取样模块、电流差分取样模块、双通道高速采样模块、可调恒流模块、综合处理模块;电压差分取样模块、电流差分取样模块分别用于M‑BUS通信接口中M+、M‑差分电压信号取样及电流取样,并将其转换为单端电压信号送入双通道高速采样模块进行高速采样;双通道高速采样模块用于电压、电流信号采样后送入后续综合处理模块进行数字化处理;综合处理模块获取电压、电流数据进行通信信号的上升、下降沿时间的检测;可调恒流模块用于M‑BUS通信的虚拟负载。本发明可以对M‑BUS通信设备的接口电气性能进行全面检测,能够客观全面的对通信模块的性能进行定量评价,有利于M‑BUS通信方式的健康有序发展。

    基于改进最小二乘法的电能表综合检定方法及系统

    公开(公告)号:CN111123188A

    公开(公告)日:2020-05-08

    申请号:CN201911341559.X

    申请日:2019-12-20

    IPC分类号: G01R35/04 G06F17/18

    摘要: 本发明公开了一种基于改进最小二乘法的电能表综合检定方法及系统,方法包括:生成原始数据的散点图并删除异常值,获取样本数据;对样本数据中的自变量进行Pearson相关性分析和VIF检验;确定自变量之间的多重共线性存在范围;通过拟合样本误差平均值回归线和中位数回归线对多重共线性进行检验;根据检验结果进行多元回归分析,初步确定回归方程;对回归方程的可信度进行检验,确定数据回归模型;通过残差分析修正数据回归模型;对各自变量权重进行归一化处理,计算各自变量对误差的影响权重并代入数据回归模型对电能表进行综合检定。本发明能够有效检定电能计量装置的计量误差是否超出标准规定范围,保证电能计量装置的可靠性、稳定性。

    基于逐步回归算法的电能表综合检定方法及系统

    公开(公告)号:CN110850358A

    公开(公告)日:2020-02-28

    申请号:CN201911262896.X

    申请日:2019-12-10

    IPC分类号: G01R35/04

    摘要: 本发明公开了一种基于逐步回归算法的电能表综合检定方法及系统,方法包括以下步骤:对原始数据分布散点图进行可视化处理并删除异常值,生成样本数据;根据样本数据绘制正态概率图并进行正态分布检验处理;根据检验处理后样本数据拟合出样本误差平均值回归线和中位数回归线,并筛选样本数据;利用逐步回归算法对筛选的样本数据进行多元回归分析,确定回归方程;对回归方程的可信度进行检验,确定数据回归模型;对回归方程进行自变量权重归一化处理,基于相关度计算自变量对误差的影响权重;将自变量对误差的影响权重代入数据回归模型后对电能表进行综合检定。本发明对电能表进行综合检定,保证了电能计量装置的可靠性、稳定性。