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公开(公告)号：CN106655209B
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201610916684.9
申请日：2016-10-21
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司
CPC classification number: Y02E40/30
Abstract: 本发明提供一种城市电网无功电压的数据处理方法及数据处理系统，其通过获取轻负荷时段下的数据，进行220kV电网无功电压、110kV及以下电网无功倒送、220kV电网感性无功补偿、220kV分区机组进相能力、500kV电网无功电压、低抗投入电压灵敏度的分析，以及通过获取重负荷时段下的数据，进行220kV电网无功电压、220kV电网容性无功补偿、220kV分区电网动态无功储备、500kV电网无功电压、电压稳定性的分析。本发明以此实现对轻负荷及重负荷时段城市电网无功电压情况的复现，判断城市电网在电压无功运行及控制方面存在的问题，为进一步提出改善措施和建议提供依据。
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公开(公告)号：CN109508350A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811307544.7
申请日：2018-11-05
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本申请公开了一种对数据进行采样的方法，包括：对所有用户的初始数据进行抽样处理，其中，每个用户对应一个数据向量；对于各个抽样用户及其对应的数据向量，计算每个抽样用户与其他所有抽样用户的向量间的相似性，得到每个抽样用户对应的距离矩阵；根据所有抽样用户对应的距离矩阵，对抽样用户对应的数据向量进行数据聚类；根据聚类结果，选择最重要的一个或多个特征；将所有用户的初始数据按照选择出的所有特征分成k类，并在每一类中进行抽样处理，并保证不同类中的抽样数差值最小。应用本申请，能够实现均匀采样，提高数据处理的准确性。
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公开(公告)号：CN109344990A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201810867897.6
申请日：2018-08-02
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司
CPC classification number: G06Q10/04 , G06K9/6269 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于DFS和SVM特征选择的短期负荷预测方法及系统，所述方法包括：根据影响短期负荷预测的特征的F-score值获取特征子集，根据特征子集所对应的SVM分类模型的分类正确率确定最优特征子集，利用所述最优特征子集中特征所对应的历史数据训练短期负荷预测模型，并利用该短期负荷预测模型预测预测日负荷值；本发明实现了输入数据的有效降维，综合考虑全局搜索能力以及局部搜索能力，实现了对神经网络权值和阈值的优化，避免陷入局部最优，提高了负荷预测的精度。
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公开(公告)号：CN108876007A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810448650.0
申请日：2018-05-11
Applicant: 国网四川省电力公司 , 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明公开了一种用电量预测方法，包括以下步骤：A、确定模拟次数N，N大于等于10000；B、基于几何布朗运动进行用电量预测模拟并记录模块次数；C、累加用电量预测值；D、判断模拟次数是否大于N，若不是，则进入步骤B；若是，则进入步骤E；E、计算用电量预测模拟结果并输出模拟结果，否则转步骤A重新确定模拟次数。其将蒙特卡洛模拟方法和几何布朗运动函数相结合，充分展现用电量的随机特性，有效提高数据预测的精度。
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公开(公告)号：CN108769182A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810510271.X
申请日：2018-05-24
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 星环信息科技(上海)有限公司
CPC classification number: H04L67/16 , H04L41/145 , H04L41/147 , H04L67/32
Abstract: 本发明涉及一种预测执行任务执行时间的组合优化调度方法，包括步骤：1、基于CREST组合优化预测执行任务调度模型；2、采集节点间带宽和节点处理能力能细粒度资源信息；3、根据节点间带宽和节点处理能力能细粒度资源信息获取重调度任务的预计完成时间；4、设计重执行慢任务组合方案，获取慢任务组合重执行预计完成时间；5、设计慢任务最优组合重执行方案，根据重调度任务的预计完成时间及慢任务组合重执行预计完成时间，获取组合重执行优化的目标方程；6、设置权重，利用组合重执行优化的目标方程获取有效缩短的预测执行任务运行时间。与现有技术相比，本发明具有有效缩短预测执行任务运行时间、提升性能效益、满足数据本地性需求等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108460072A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201711434002.1
申请日：2017-12-26
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网上海市电力公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种配用电数据检索方法和系统，其中的方法包括：在分布式数据库或文件系统中划分多个数据存储节点，将配用电数据存储在与其对应的数据存储节点中；索引集群系统通过分布式索引建立模式建立并管理与数据存储节点以及配用电数据相对应的索引分片文件；查询集群系统通过分布式检索模式并基于索引分片文件对数据存储节点中存储的配用电数据进行检索并提供检索结果；本发明的配用电数据检索方法和系统，能够解决海量数据的索引问题，具有高吞吐量、高扩展性、高并发性、高容错性等特点，适合对超大数据集的并发访问，降低检索主节点的负载，并可以提高查询服务的可用性，增加服务的响应速度，改善用户的查询体验。
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公开(公告)号：CN108334543A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201711437736.5
申请日：2017-12-26
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网上海市电力公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种配用电数据可视化展示方法和系统，其中的方法包括：基于预设的可视化显示方式生成与配用电数据相对应的可视化图像数据，在可视化图像数据中设置与图形元素相对应的动态交互式的数据标签；显示可视化图像数据，在接收到对于图形元素的选取指令时，通过数据标签显示与此图形元素对应的数据特征信息；本发明的配用电数据可视化展示方法和系统，能够帮助用户更好地分析配用电数据，通过网络社团发现以及网络拓扑简化分析网络中社团的个数与社团之间的关系，帮助用户更好地理解数据特征以及其在图中的含义，使用户对配用电数据有一个直观地、全方位地了解。
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公开(公告)号：CN107658881A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201710889796.4
申请日：2017-09-27
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海交通大学
IPC: H02J3/12
CPC classification number: H02J3/12 , H02J2003/001 , H02J2003/007
Abstract: 本发明公开了一种基于戴维南等值方法的电压稳定临界点判断方法，其步骤为：S1：将系统等值为一个两节点戴维南等值模型；S2：根据戴维南等值模型，得出负荷节点的量测数据和戴维南等值参数，建立量测矩阵方程；S3：对戴维南等值参数进行求解：根据量测矩阵方程，状态方程，利用递归最小二乘法，求解戴维南等值参数的状态量的递归表达式，更新状态量；S4：根据状态方程得出残差方程，利用线性估计状态量的不确定性，对量测数据的虚假数据进行检测处理；S5：根据等阻抗模判据，建立评价指标，并对电压稳定临界点进行判断。本发明具有良好的精度，且适用于大扰动下暂态过程中戴维南等值参数的计算；快速有效地在线实时跟踪戴维南等值参数。
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公开(公告)号：CN107612970A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710703133.9
申请日：2017-08-16
Applicant: 国网上海市电力公司 , 北京邮电大学 , 华东电力试验研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于电网拓扑分析的大图缓存方法、显示方法及系统，所述大图缓存方法计算各节点的缓存权重，对缓存权重大于设定阈值的节点进行缓存；所述缓存权重的计算具体为：综合考虑节点的影响力、脆弱性和拓扑结构特性，叠加形成最终的缓存权重，其中，所述影响力通过节点的紧密中心度或介数中心度衡量，所述脆弱性通过元件在线率衡量，所述拓扑结构特性根据节点在拓扑结构中所处的位置对节点的缓存权重进行修正。与现有技术相比，本发明将用户偏好更好的节点按照优先级缓存起来，从而提高下次前端加载效率。
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公开(公告)号：CN107480917A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710891563.8
申请日：2017-09-27
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海交通大学
CPC classification number: G06Q10/06312 , G06F17/11 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , H02J3/06
Abstract: 一种基于拟蒙特卡罗模拟的概率潮流计算方法，以输入随机变量为样本，包含以下步骤：S1、获得潮流计算确定性数据和输入随机变量；S2、选择采样方法，确定采样规模N；S3、获得输入随机变量的样本矩阵；S4、依次基于样本矩阵的第I列进行概率潮流计算，并保存结果（I=1,2,…,N）；S5、分析输出变量的数据分布和统计数字。本发明的优点在于：模拟采样次数与系统规模无关，且容易处理各种实际运行控制策略和诸多客观因素的影响。
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