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公开(公告)号：CN114219118B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202111229317.9
申请日：2021-10-21
Applicant: 国网新疆电力有限公司营销服务中心(资金集约中心、计量中心) , 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 , 大连理工大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/15 , G06F18/25 , G06F18/2132 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种D‑S证据理论的智能电表寿命预测方法及系统，其方法包括：步骤S1：对智能电表的样本集进行归一化处理，得到归一化智能电表样本集；步骤S2：定义智能电表的寿命区间范围；步骤S3：采用核‑费舍尔判别分析方法，对归一化智能电表样本集进行特征提取，得到特征向量；步骤S4：将特征向量分别输入卷积神经网络模型和长短时记忆神经网络模型，分别预测智能电表所属的寿命区间；步骤S5：利用D‑S证据理论，对两个网络模型预测得到的智能电表所属的寿命区间进行融合，获得最终智能电表的寿命预测结果。本发明公开的方法对智能电表数据进行归一化处理，简化数据处理流程；引入D‑S证据理论对两种网络模型输出结果进行融合，使得预测结果更为准确。
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公开(公告)号：CN112257198B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202011117481.6
申请日：2020-10-19
Applicant: 大连理工大学 , 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 , 国网新疆电力有限公司
IPC: G06F30/17 , G06F30/18 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/126 , G06N3/006 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 一种基于快速部署的分布式供能系统集成方法，包括以下步骤：提出系统模块化集成原则，将分布式供能系统的关键功能部件有机整合，实现将模块化设备装入集装箱内部的优化布局，利用集装箱易于运输、模块化设备易于拼装等特点有效解决分布式供能系统的快速部署问题；采用整型规划方法确定关键供能模块的集成方案，针对集装箱布局问题，提出了基于替代模型算法的设计方法，对决策变量进行蒙特卡罗抽样，采集样本点；利用有限元软件获取样本点的目标值；通过模拟目标值与变量之间的关系，并对该模型的搜索算法求解得到最优预测方案。再以通风散热效果为限制条件，求解最佳散热方案下的集装箱布局。
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公开(公告)号：CN113011530A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110472639.X
申请日：2021-04-29
Applicant: 国网新疆电力有限公司营销服务中心(资金集约中心、计量中心) , 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 , 大连理工大学
Abstract: 一种基于多分类器融合的智能电表故障预测方法，针对智能电表故障数据规模大、维度高、结构复杂、存在错误及异常数据的特点，采用正态分布补全及箱型图方法，对原始数据集进行缺失值填补及异常值替换；通过计算特征属性与故障类型之间的相关系数，消除冗余及不相关特征，形成特征子集；构建对少数样本过采样、对多数样本进行欠采样的混合采样策略，解决故障数据不平衡问题。计算支持向量机(SVM)、BP神经网络及随机森林算法处理智能电表故障数据的准确率，构建表征各分类器性能的混淆矩阵；考虑各分类器针对不同故障类型的识别能力，为各分类器分配权重，进而构建多分类器决策函数，取权重和最大的类别作为样本的故障预测结果。
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公开(公告)号：CN113011530B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110472639.X
申请日：2021-04-29
Applicant: 国网新疆电力有限公司营销服务中心(资金集约中心、计量中心) , 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 , 大连理工大学
IPC: G06F18/2411 , G06N3/04 , G06N3/084 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/241
Abstract: 一种基于多分类器融合的智能电表故障预测方法，针对智能电表故障数据规模大、维度高、结构复杂、存在错误及异常数据的特点，采用正态分布补全及箱型图方法，对原始数据集进行缺失值填补及异常值替换；通过计算特征属性与故障类型之间的相关系数，消除冗余及不相关特征，形成特征子集；构建对少数样本过采样、对多数样本进行欠采样的混合采样策略，解决故障数据不平衡问题。计算支持向量机(SVM)、BP神经网络及随机森林算法处理智能电表故障数据的准确率，构建表征各分类器性能的混淆矩阵；考虑各分类器针对不同故障类型的识别能力，为各分类器分配权重，进而构建多分类器决策函数，取权重和最大的类别作为样本的故障预测结果。
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公开(公告)号：CN112257198A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011117481.6
申请日：2020-10-19
Applicant: 大连理工大学 , 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 , 国网新疆电力有限公司
IPC: G06F30/17 , G06F30/18 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/12 , G06N3/00 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 一种基于快速部署的分布式供能系统集成方法，包括以下步骤：提出系统模块化集成原则，将分布式供能系统的关键功能部件有机整合，实现将模块化设备装入集装箱内部的优化布局，利用集装箱易于运输、模块化设备易于拼装等特点有效解决分布式供能系统的快速部署问题；采用整型规划方法确定关键供能模块的集成方案，针对集装箱布局问题，提出了基于替代模型算法的设计方法，对决策变量进行蒙特卡罗抽样，采集样本点；利用有限元软件获取样本点的目标值；通过模拟目标值与变量之间的关系，并对该模型的搜索算法求解得到最优预测方案。再以通风散热效果为限制条件，求解最佳散热方案下的集装箱布局。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113359037A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110652603.X
申请日：2021-06-11
Applicant: 国网新疆电力有限公司营销服务中心(资金集约中心、计量中心) , 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 , 大连理工大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/378 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于BP神经网络的燃料电池故障诊断方法，首先对传感器采集的数据进行归一化处理，使其分布在[0,1]区间内；考虑到故障数据并不一定服从正态分布，引入Box‑Cox变换对数据进行正态化处理，采用线性判别分析对正态化数据进行特征提取以筛选故障特征，实现对故障数据的降维；将经过提取后的特征向量作为BP神经网络的输入层变量，燃料电池的故障类型作为输出层变量，引入“试探法”确定隐含层的最佳节点数，得到以故障类型为输出变量的诊断结果。
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公开(公告)号：CN112234632B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202011056013.2
申请日：2020-09-30
Applicant: 国网新疆电力有限公司经济技术研究院 , 大连理工大学 , 国网新疆电力有限公司
Abstract: 一种季节性氢储能规划方法，首先分析季节性氢储能灵活转换、充放解耦、多形态广域传输等关键特征，建立其运行分析与能量调控模型，分析统一能源系统对储能功能的不同需求，制定储能互补机制，基于此以能量连续缺失最长时间指标作为季节性氢储能配置依据，提出季节性氢储能制氢、储氢、用氢三个环节的配置方法，确保季节性氢储能配置后系统无长时能量缺失；最后，提出考虑经济性、可靠性、环境效益的季节性氢储能综合评估方法。
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公开(公告)号：CN109066807B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN201810918891.7
申请日：2018-08-03
Applicant: 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网新疆电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 大连理工大学 , 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明涉及一种电能规划技术领域，是一种含储能的风光火打捆外送电源规划方法，包括以下步骤：第一步：建立多目标的风光火打捆外送电源规划模型；第二步：利用博弈策略的多目标优化权系数法，将多目标函数的风光火打捆外送电源规划模型转化为单目标函数的风光火打捆外送电源规划模型，并权重系数的最优解集；第三步：利用遗传算法求解风光火打捆外送电源规划模型，获得最小容量配置。本发明能合理的规划混合电力系统中电池储量、风电、太阳能发电和火电的容量，在风光火等电源的“源”端便将其优先进行配置，然后将其传输到“网”端，降低了电网运行调控难度，保证了混合电力系统稳定运行，提高了新能源利用率，为电网可靠运行提供重要保证。
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公开(公告)号：CN114219118A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111229317.9
申请日：2021-10-21
Applicant: 国网新疆电力有限公司营销服务中心(资金集约中心、计量中心) , 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 , 大连理工大学
Abstract: 本发明涉及一种D‑S证据理论的智能电表寿命预测方法及系统，其方法包括：步骤S1：对智能电表的样本集进行归一化处理，得到归一化智能电表样本集；步骤S2：定义智能电表的寿命区间范围；步骤S3：采用核‑费舍尔判别分析方法，对归一化智能电表样本集进行特征提取，得到特征向量；步骤S4：将特征向量分别输入卷积神经网络模型和长短时记忆神经网络模型，分别预测智能电表所属的寿命区间；步骤S5：利用D‑S证据理论，对两个网络模型预测得到的智能电表所属的寿命区间进行融合，获得最终智能电表的寿命预测结果。本发明公开的方法对智能电表数据进行归一化处理，简化数据处理流程；引入D‑S证据理论对两种网络模型输出结果进行融合，使得预测结果更为准确。
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公开(公告)号：CN112234632A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011056013.2
申请日：2020-09-30
Applicant: 国网新疆电力有限公司经济技术研究院 , 大连理工大学 , 国网新疆电力有限公司
Abstract: 一种季节性氢储能规划方法，首先分析季节性氢储能灵活转换、充放解耦、多形态广域传输等关键特征，建立其运行分析与能量调控模型，分析统一能源系统对储能功能的不同需求，制定储能互补机制，基于此以能量连续缺失最长时间指标作为季节性氢储能配置依据，提出季节性氢储能制氢、储氢、用氢三个环节的配置方法，确保季节性氢储能配置后系统无长时能量缺失；最后，提出考虑经济性、可靠性、环境效益的季节性氢储能综合评估方法。
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