-
公开(公告)号：CN111160620B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN201911247976.8
申请日：2019-12-06
申请人： 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于端到端记忆网络的短期风电功率预测方法，包括如下步骤：采集风电场数据；将采集的风电场数据划分为历史数据、被预测多节点天气数据和功率数据，并对历史数据和被预测多节点天气数据进行归一化处理；利用多头自注意力机制模型对历史数据进行编码，将编码后的特征向量存入端到端记忆网络的记忆池；采用注意力机制对被预测多节点天气数据进行编码，并将编码结果作为端到端记忆网络的输入向量；将功率数据作为端到端记忆网络的输出向量进行端到端记忆网络的训练；使用训练好的端到端记忆网络对风机输出功率进行预测。本发明方法相比以往短期风电功率预测方法，能够关注到历史数据中隐含的信息，具有更高的预测精度和稳定性。
-
公开(公告)号：CN110599030A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910852879.5
申请日：2019-09-10
申请人： 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于正反特征库加权匹配的电力风险预警方法，包括以下步骤：步骤a、形成相应的历史记录和待预警记录，构造与历史记录和待预警记录参数对应的模式特征库；步骤b、将待预警记录与预定义的模式特征库中的特征规则进行匹配，根据匹配结果计算匹配距离；步骤c、分别形成正向匹配特征规则集RSp和反向匹配特征规则集RSr；步骤d、分别计算正向匹配特征规则集RSp和反向匹配特征规则集RSr的风险指数；步骤e、基于风险指数，计算综合风险指数。本发明提供的一种基于正反特征库加权匹配的电力风险预警方法，能够实时监测记录数据与历史数据模式特征库匹配，准确有效地对特高压接续金具进行故障预警。
-
公开(公告)号：CN110599030B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201910852879.5
申请日：2019-09-10
申请人： 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于正反特征库加权匹配的电力风险预警方法，包括以下步骤：步骤a、形成相应的历史记录和待预警记录，构造与历史记录和待预警记录参数对应的模式特征库；步骤b、将待预警记录与预定义的模式特征库中的特征规则进行匹配，根据匹配结果计算匹配距离；步骤c、分别形成正向匹配特征规则集RSp和反向匹配特征规则集RSr；步骤d、分别计算正向匹配特征规则集RSp和反向匹配特征规则集RSr的风险指数；步骤e、基于风险指数，计算综合风险指数。本发明提供的一种基于正反特征库加权匹配的电力风险预警方法，能够实时监测记录数据与历史数据模式特征库匹配，准确有效地对特高压接续金具进行故障预警。
-
公开(公告)号：CN111160620A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911247976.8
申请日：2019-12-06
申请人： 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于端到端记忆网络的短期风电功率预测方法，包括如下步骤：采集风电场数据；将采集的风电场数据划分为历史数据、被预测多节点天气数据和功率数据，并对历史数据和被预测多节点天气数据进行归一化处理；利用多头自注意力机制模型对历史数据进行编码，将编码后的特征向量存入端到端记忆网络的记忆池；采用注意力机制对被预测多节点天气数据进行编码，并将编码结果作为端到端记忆网络的输入向量；将功率数据作为端到端记忆网络的输出向量进行端到端记忆网络的训练；使用训练好的端到端记忆网络对风机输出功率进行预测。本发明方法相比以往短期风电功率预测方法，能够关注到历史数据中隐含的信息，具有更高的预测精度和稳定性。
-
公开(公告)号：CN110503251B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201910738748.4
申请日：2019-08-12
申请人： 江苏方天电力技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏中堃数据技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于Stacking算法的非节假日负荷预测方法，包括以下步骤：S1、获取样本数据，包括电力系统用户短期负荷数据、气象数据和时间因素；S2、对S1获得的样本数据，做数据预处理，包括缺失值处理和标准化处理；S3、使用Stacking算法对S2已经处理好的样本数据进行负荷预测建模；S4、使用S3已经建好的模型对待预测点进行负荷预测；S5、使用平均绝对误差比率和准确度来评估该负荷预测模型的性能。本发明提供的一种基于Stacking算法的非节假日负荷预测方法，拥有良好的自学习能力和非线性表达能力，能够提升预测精度和扩大使用范围。
-
公开(公告)号：CN110503251A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910738748.4
申请日：2019-08-12
申请人： 江苏方天电力技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏中堃数据技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于Stacking算法的非节假日负荷预测方法，包括以下步骤：S1、获取样本数据，包括电力系统用户短期负荷数据、气象数据和时间因素；S2、对S1获得的样本数据，做数据预处理，包括缺失值处理和标准化处理；S3、使用Stacking算法对S2已经处理好的样本数据进行负荷预测建模；S4、使用S3已经建好的模型对待预测点进行负荷预测；S5、使用平均绝对误差比率和准确度来评估该负荷预测模型的性能。本发明提供的一种基于Stacking算法的非节假日负荷预测方法，拥有良好的自学习能力和非线性表达能力，能够提升预测精度和扩大使用范围。
-
公开(公告)号：CN110489975B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN201910789198.9
申请日：2019-08-26
申请人： 江苏方天电力技术有限公司
IPC分类号： G06F21/57
摘要： 本发明公开了一种信息系统服务安全评估方法，属于信息系统服务安全评估领域，包括以下步骤：采用数据收集设备对信息系统服务在执行过程中的安全数据进行采集；采集用户对信息系统服务安全数据的偏好；提取安全数据建立决策矩阵，根据信息熵的方法计算每个安全评估属性的权重；根据安全评估属性的权重计算对应信息服务的安全值L。本发明能够准确反映信息系统服务运行过程中的实际安全状态。
-
公开(公告)号：CN110489975A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910789198.9
申请日：2019-08-26
申请人： 江苏方天电力技术有限公司
IPC分类号： G06F21/57
摘要： 本发明公开了一种信息系统服务安全评估方法，属于信息系统服务安全评估领域，包括以下步骤：采用数据收集设备对信息系统服务在执行过程中的安全数据进行采集；采集用户对信息系统服务安全数据的偏好；提取安全数据建立决策矩阵，根据信息熵的方法计算每个安全评估属性的权重；根据安全评估属性的权重 计算对应信息服务的安全值L。本发明能够准确反映信息系统服务运行过程中的实际安全状态。
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
8 条记录 (耗时 0.038 秒)
