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公开(公告)号：CN113469189B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202111024585.7
申请日：2021-09-02
申请人： 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 国网江西省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种用电采集数据缺失值填充方法、系统及装置，所述方法包括：利用平均值‑方差法对用电采集数据异常值处理；利用用电采集数据去训练降噪自编码器模型，基于训练好的降噪自编码器网络模型去重构原始的用电样本数据，利用重构数据来填充缺失的用电采集样本数据，且模型中加入新提出的Depreciation‑FourOrder正则化方法；结合k‑means聚类技术利用数据的标准差来矫正填充的数据值。本发明通过降噪自编码器模型填充用电采集数据的缺失值，加入提出的新的正则化项，提高模型性能。根据网络层的单元数设置噪声水平。利用数据的标准差来矫正填充的数据值，使得填充值更加准确。
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公开(公告)号：CN113422842A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110960124.4
申请日：2021-08-20
申请人： 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心
摘要： 本发明提供了一种考虑网络负载的分布式电力用电信息数据采集系统，包括：S1：基于异步事件驱动网络模型构建通信服务；S2：基于分布式协调组件zookeeper构建分布式采集集群；S3：设计考虑供需平衡的分布式负载管理模型；S4：引入分布式消息中间件kafka处理剧增的业务数据。本发明利用EPOLL设计基于通信频次的读写缓冲区的异步数据处理策略，可以更加有效的利用服务器资源；弹性扩招的采集服务集群避免了采集服务的单点故障，可以随着设备的接入量在不停机的情况下弹性伸缩，极大的提高了采集服务的可靠性；基于图论构建供需平衡的分布式负载模型，考虑各个节点的资源限制，极大的提高了数据在分布式节点中的传输效率。
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公开(公告)号：CN113256349A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110707497.0
申请日：2021-06-25
申请人： 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 北京理工大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种提供电力产品套餐的标签库构建方法，标签库包括典型家庭智慧用能数据、参与需求响应试点反馈数据、气候关键因素数据和周边地理环境数据。本发明通过属于典型用能家庭用户进行市场调研和问卷调查获取典型家庭智慧用能数据和参与需求响应试点反馈数据，进而对气候因素和地理环境因素通过SEM构建家庭智慧用能与影响因素的结构化模型，推断不同家庭对于异质性刺激因素响应参数，根据获得的异质性刺激因素响应参数，在标签库中建立响应标签与特征对应关系，进而可以为不同标签家庭提供系统化、智能化、个性化套餐推荐方案，精准、有效引导居民智慧用能和合理用电。
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公开(公告)号：CN113422842B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110960124.4
申请日：2021-08-20
申请人： 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心
摘要： 本发明提供了一种考虑网络负载的分布式电力用电信息数据采集系统，包括：S1：基于异步事件驱动网络模型构建通信服务；S2：基于分布式协调组件zookeeper构建分布式采集集群；S3：设计考虑供需平衡的分布式负载管理模型；S4：引入分布式消息中间件kafka处理剧增的业务数据。本发明利用EPOLL设计基于通信频次的读写缓冲区的异步数据处理策略，可以更加有效的利用服务器资源；弹性扩招的采集服务集群避免了采集服务的单点故障，可以随着设备的接入量在不停机的情况下弹性伸缩，极大的提高了采集服务的可靠性；基于图论构建供需平衡的分布式负载模型，考虑各个节点的资源限制，极大的提高了数据在分布式节点中的传输效率。
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公开(公告)号：CN113256031B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110707498.5
申请日：2021-06-25
申请人： 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心
摘要： 本发明公开了一种基于居民需求响应策略自学习优化方法，首先建立居民智慧用能服务标本库，获取用户负荷特性及参与需求响应的历史信息，并据此构建用户激励弹性模型，得出用户响应度、用户群体参与率与激励水平之间的历史参数；其次，量化评估用户响应潜力，形成响应优先级队列，并在优先级队列下确定不同邀约比例下用户响应负荷潜力关系，据此确定合适的邀约比例；再次，基于需求响应削减负荷目标，构建需求响应成本模型，在响应成本最小化约束下，输出激励水平值；最后，基于时间卷积神经网络模型，针对不同场景需求响应实验，预测居民响应电量，评估需求响应效果，从而对模型输出参数不断训练优化，提高模型输出参数的准确性。
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公开(公告)号：CN113469189A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202111024585.7
申请日：2021-09-02
申请人： 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 国网江西省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种用电采集数据缺失值填充方法、系统及装置，所述方法包括：利用平均值‑方差法对用电采集数据异常值处理；利用用电采集数据去训练降噪自编码器模型，基于训练好的降噪自编码器网络模型去重构原始的用电样本数据，利用重构数据来填充缺失的用电采集样本数据，且模型中加入新提出的Depreciation‑FourOrder正则化方法；结合k‑means聚类技术利用数据的标准差来矫正填充的数据值。本发明通过降噪自编码器模型填充用电采集数据的缺失值，加入提出的新的正则化项，提高模型性能。根据网络层的单元数设置噪声水平。利用数据的标准差来矫正填充的数据值，使得填充值更加准确。
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公开(公告)号：CN113256031A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110707498.5
申请日：2021-06-25
申请人： 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心
摘要： 本发明公开了一种基于居民需求响应策略自学习优化方法，首先建立居民智慧用能服务标本库，获取用户负荷特性及参与需求响应的历史信息，并据此构建用户激励弹性模型，得出用户响应度、用户群体参与率与激励水平之间的历史参数；其次，量化评估用户响应潜力，形成响应优先级队列，并在优先级队列下确定不同邀约比例下用户响应负荷潜力关系，据此确定合适的邀约比例；再次，基于需求响应削减负荷目标，构建需求响应成本模型，在响应成本最小化约束下，输出激励水平值；最后，基于时间卷积神经网络模型，针对不同场景需求响应实验，预测居民响应电量，评估需求响应效果，从而对模型输出参数不断训练优化，提高模型输出参数的准确性。
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