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公开(公告)号：CN118132657B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410242649.8
申请日：2024-03-04
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC: G06F18/2135 , H04L9/30 , G06F18/23213 , G06F18/20 , G06F18/2323 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于机器学习的能源大数据处理方法及系统，该方法包括：构建各能源数据实体中各时序区间的季节波动稀疏指数；计算各时序区间的波动表征强度，并计算各时序区间与各主成分之间的波动粘合系数，获取各时序区间的波动主成分契合指数；将电力契合无向图划分为各初始聚类簇，计算初始聚类簇中各对比节点组合的契合转换容易系数，计算各能源数据实体的数据保护价值评估指数；计算各加密等级的ECC修正私钥值，通过ECC加密算法对能源数据进行加密处理。本发明根据各个能源数据实体的数据保护价值评估指数，自适应获取ECC加密算法的私钥，提高加密安全性。
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公开(公告)号：CN118132657A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410242649.8
申请日：2024-03-04
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC: G06F16/28 , G06F18/2135 , G06F21/60 , G06F21/62 , G06F18/23213
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于机器学习的能源大数据处理方法及系统，该方法包括：构建各能源数据实体中各时序区间的季节波动稀疏指数；计算各时序区间的波动表征强度，并计算各时序区间与各主成分之间的波动粘合系数，获取各时序区间的波动主成分契合指数；将电力契合无向图划分为各初始聚类簇，计算初始聚类簇中各对比节点组合的契合转换容易系数，计算各能源数据实体的数据保护价值评估指数；计算各加密等级的ECC修正私钥值，通过ECC加密算法对能源数据进行加密处理。本发明根据各个能源数据实体的数据保护价值评估指数，自适应获取ECC加密算法的私钥，提高加密安全性。
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公开(公告)号：CN118427244B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202410604695.8
申请日：2024-05-15
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 郑州大学 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/26 , G06F18/20 , G06F18/23
Abstract: 本发明涉及敏感数据识别技术领域，具体涉及基于关联挖掘的能源敏感数据智能识别方法，该方法包括：根据能源数据序列之间的关联度强弱得到强关联数据序列；分析一阶差分序列中数据突变情况、能源数据序列拟合曲线的斜率以及季节性变化得到各能源数据序列的影响敏感系数；获取能源数据序列密钥长度LOF异常得分值，结合各能源数据序列的数据传输次数得到各能源数据序列的数据敏感识别度；根据数据敏感识别度构建带权无向图，结合马尔科夫图聚类算法获取真正的能源敏感数据序列。从而实现基于关联挖掘的能源敏感数据智能识别，解决了能源数据之间的关联较为复杂导致强关联数据不易获取的问题，提高了对于能源数据中敏感数据识别的准确度。
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公开(公告)号：CN118427244A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410604695.8
申请日：2024-05-15
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 郑州大学 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/26 , G06F18/20 , G06F18/23
Abstract: 本发明涉及敏感数据识别技术领域，具体涉及基于关联挖掘的能源敏感数据智能识别方法，该方法包括：根据能源数据序列之间的关联度强弱得到强关联数据序列；分析一阶差分序列中数据突变情况、能源数据序列拟合曲线的斜率以及季节性变化得到各能源数据序列的影响敏感系数；获取能源数据序列密钥长度LOF异常得分值，结合各能源数据序列的数据传输次数得到各能源数据序列的数据敏感识别度；根据数据敏感识别度构建带权无向图，结合马尔科夫图聚类算法获取真正的能源敏感数据序列。从而实现基于关联挖掘的能源敏感数据智能识别，解决了能源数据之间的关联较为复杂导致强关联数据不易获取的问题，提高了对于能源数据中敏感数据识别的准确度。
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公开(公告)号：CN117875794B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410270190.2
申请日：2024-03-11
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/2433 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电数字数据处理技术领域，具体涉及一种能源电力数据质量评估方法。该方法获取电力数据，构建电力数据的邻域，根据邻域内电力数据的变化，获取电力数据的变化值；根据电力数据与对应邻域电力数据的变化值差异和对应时刻的差异，电力数据与所在当天最大电力数据对应时刻的差异，获取第一异常值；根据相同时刻下的电力数据在所在当天的占比差异和最大电力数据对应时刻差异，以及变化值差异，获取第二异常值；根据第一异常值和第二异常值，获取置信概率，通过格拉布斯准则，对电力数据质量进行评估。本发明通过自适应获取每个电力数据的置信概率，进而准确确定预设天数内的异常电力数据，对预设天数内的电力数据质量进行准确评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117875794A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410270190.2
申请日：2024-03-11
Applicant: 深圳市福山自动化科技有限公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/2433 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电数字数据处理技术领域，具体涉及一种能源电力数据质量评估方法。该方法获取电力数据，构建电力数据的邻域，根据邻域内电力数据的变化，获取电力数据的变化值；根据电力数据与对应邻域电力数据的变化值差异和对应时刻的差异，电力数据与所在当天最大电力数据对应时刻的差异，获取第一异常值；根据相同时刻下的电力数据在所在当天的占比差异和最大电力数据对应时刻差异，以及变化值差异，获取第二异常值；根据第一异常值和第二异常值，获取置信概率，通过格拉布斯准则，对电力数据质量进行评估。本发明通过自适应获取每个电力数据的置信概率，进而准确确定预设天数内的异常电力数据，对预设天数内的电力数据质量进行准确评估。
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公开(公告)号：CN117477662A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311373489.2
申请日：2023-10-23
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
Inventor： 郭建宇 , 李锰 , 马杰 , 孙义豪 , 张又文 , 景川 , 杨卓 , 李科 , 郭勇 , 全少理 , 苗福丰 , 齐升强 , 贾淋茗 , 张艺涵 , 于昊正 , 皇甫霄文 , 樊江川 , 王锐 , 刘洋 , 王洋 , 李斐
Abstract: 本发明公开了一种配电网多逆变器分布式抗扰协同控制器及控制方法，属于配电网运行控制技术领域，其包括：数据量测模块，用于量测配电网逆变器的并网点电压；扰动观测模块，与所述数据量测模块连接，用于将配电网逆变器i的并网点电压作为输入量，生成综合扰动估计值和逆变器电压信息向量；分布式协同控制模块，与所述扰动观测模块连接，根据逆变器与逆变器的电压信息向量、参考电压向量，生成逆变器与相邻逆变器之间的电压信息误差向量；反馈控制补偿模块，用于根据综合扰动估计值、逆变器与相邻逆变器之间的电压信息误差向量，通过反馈补偿控制律计算生成逆变器的电压控制输入信号。本发明实现配电网多逆变器系统的电压稳定控制能力。
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公开(公告)号：CN111967777B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202010834402.7
申请日：2020-08-19
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出了一种储能促进清洁能源利用价值的综合评价方法，用于解决现有技术中以风、光为代表的清洁能源发电并网的技术问题。其步骤为：首先，采用主观筛选法和客观筛选法相结合对初始指标集进行筛选，并通过相关性和可靠性检验筛选后的指标集，获得储能促进清洁能源利用价值评估多维评估指标体系；其次，对储能促进清洁能源利用价值评估多维评估指标体系中的所有指标进行归一化处理，并计算指标的权重；再构建被评价对象对应的评判矩阵；最后，根据指标的权重和评判矩阵进行模糊变换，输出被评价对象的评价结果。本发明所提出的评价方法既能客观合理地对储能促进清洁能源利用的价值进行评价，又具有简单易用的特性，能够很好地应用到工程实际。
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公开(公告)号：CN116596042A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310765808.8
申请日：2023-06-27
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院
IPC: G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的非侵入式典型用户负荷分解方法，方法包括以下步骤：步骤1：基于空洞残差网络的非侵入式负荷分解；步骤2：考虑不同特征权重的非侵入式负荷分解；步骤3：计及多尺度负荷特征信息的非侵入式负荷分解；步骤4：基于深层长短时记忆多输出模型的非侵入式负荷分解；本发明具有提高对浅层网络高水平提取能力、有效地提高分解性能、增大感受野同时提取多尺度特征信息的优点。
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公开(公告)号：CN116014821A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310059011.6
申请日：2023-01-16
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 清华四川能源互联网研究院
Abstract: 本发明属于移动式无功补偿技术领域，具体涉及一种基于数字孪生云边融合的移动式无功补偿决策系统；它由云节点、边缘节点、终端节点，以及专网构成，通过调用云端CloudPSS多场景仿真确定移动式无功补偿装置的接入位置，下发接入点指令，后通过人工或机器人无人驾驶的方式将移动式无功补偿装置接入到指定位置，实现无功补偿装置的灵活部署；系统根据基于云边协调计算的移动式无功补偿决策装置的工作方案，来确定移动式无功补偿装置的最优接入位置；本发明通过调用云端CloudPSS多场景仿真确定移动式无功补偿装置的接入位置，下发接入点指令，后通过人工或机器人无人驾驶的方式将移动式无功补偿装置接入到指定位置，实现无功补偿装置的灵活部署。
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