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公开(公告)号：CN109447843B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201811229686.6
申请日：2018-10-22
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种光伏出力预测方法及装置，该方法包括：建立待预测时刻的ESN预测模型；获取最近预设时间段内的最高气温、平均气温、获取历史时刻的光伏出力值，所述历史时刻的时刻值与所述待预测时刻的时刻值相同；确定所述待预测时刻的点指数和所述待预测时刻所在预测日的日指数；将所述最高气温、所述平均气温、所述历史时刻的光伏出力值、所述点指数和所述日指数作为所述ESN预测模型的输入，以得到所述待预测时刻的光伏出力值。相对于现有技术，本实施例通过建立ESN预测模型、将气温、类型指数、历史光伏出力值作为ESN网络的输入，预测一天中预测时刻的光伏出力值，解决了采用神经网络模型时样本数据少导致的预测不准确的问题。
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公开(公告)号：CN109829756A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910046971.2
申请日：2019-01-18
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明实施例提供的一种确定异常因素对售电量的影响的方法及系统，可以确定目标时间范围；在历史售电量数据对应的历史随机项序列中，获得与所述目标时间范围对应的各历史随机项的取值，其中，所述历史随机项序列是根据季节调整法对所述历史售电量数据进行分解后得到的；根据获得的各历史随机项的取值，确定随机项的历史基准值；根据所述目标时间范围的售电量的随机项的取值和所述历史基准值，确定异常因素对售电量的影响值。本发明实施例通过季节调整法对历史售电量数据进行合理的分析和计算，保证了受异常因素影响的售电量的影响值的有效性。
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公开(公告)号：CN109376971A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811631888.3
申请日：2018-12-29
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向电力用户的负荷曲线预测方法及系统，所述方法包括：查找与目标电力用户的待预测日期匹配的目标历史日期；确定与所述目标历史日期对应的采用预设的构建方法构建的目标预测模型；获取所述目标电力用户的待预测日期关联的各个影响参数；将所述各个影响参数传递给所述目标预测模型进行预测，得到所述目标电力用户的负荷曲线。上述的预测方法，通过查找与所述目标用户的待预测日期相匹配的目标历史日期，并确定与所述目标历史日期对应的目标预测模型，依据所述目标预测模型对所述目标用户的待预测日的负荷曲线进行预测，得到所述目标电力用户的负荷曲线。实现了对电力用户用电情况的预测。
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公开(公告)号：CN109376971B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN201811631888.3
申请日：2018-12-29
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向电力用户的负荷曲线预测方法及系统，所述方法包括：查找与目标电力用户的待预测日期匹配的目标历史日期；确定与所述目标历史日期对应的采用预设的构建方法构建的目标预测模型；获取所述目标电力用户的待预测日期关联的各个影响参数；将所述各个影响参数传递给所述目标预测模型进行预测，得到所述目标电力用户的负荷曲线。上述的预测方法，通过查找与所述目标用户的待预测日期相匹配的目标历史日期，并确定与所述目标历史日期对应的目标预测模型，依据所述目标预测模型对所述目标用户的待预测日的负荷曲线进行预测，得到所述目标电力用户的负荷曲线。实现了对电力用户用电情况的预测。
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公开(公告)号：CN109784388A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811653194.X
申请日：2018-12-29
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请公开了一种窃电用户识别方法和装置，该方法包括：获取待分析的目标用户的用电数据；依据该目标用户的用电数据，并利用预先训练得到的深度学习模型，确定该目标用户具有窃电行为的概率，该深度学习模型为利用多个历史窃电用户的用电数据为训练样本训练得到的；在基于所述深度学习模型确定出该目标用户具有窃电行为的概率超过深度学习模型中预先学习出的目标阈值的情况下，将该目标用户识别为存在窃电风险的用户。本申请可以基于用户的用电数据识别出存在窃电嫌疑的窃电用户，有利于提高识别窃电用户的便捷性和高效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109447843A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811229686.6
申请日：2018-10-22
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种光伏出力预测方法及装置，该方法包括：建立待预测时刻的ESN预测模型；获取最近预设时间段内的最高气温、平均气温、获取历史时刻的光伏出力值，所述历史时刻的时刻值与所述待预测时刻的时刻值相同；确定所述待预测时刻的点指数和所述待预测时刻所在预测日的日指数；将所述最高气温、所述平均气温、所述历史时刻的光伏出力值、所述点指数和所述日指数作为所述ESN预测模型的输入，以得到所述待预测时刻的光伏出力值。相对于现有技术，本实施例通过建立ESN预测模型、将气温、类型指数、历史光伏出力值作为ESN网络的输入，预测一天中预测时刻的光伏出力值，解决了采用神经网络模型时样本数据少导致的预测不准确的问题。
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公开(公告)号：CN107220851A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710379825.2
申请日：2017-05-25
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
CPC classification number: G06N20/00 , G06Q30/0202 , G06Q50/06
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于X13季节调整和因素回归的售电量预测方法及装置，对历史售电量数据进行预处理，利用X13季节调整算法将预处理后的售电量序列分解为趋势项、季节项和随机项；根据各子序列的影响因素和曲线特征采用预测算法分别进行预测，为保证趋势项预测精度和鲁棒性，采用多种算法分别进行预测；将各子序列的预测结果加和重构得到售电量预测结果，最后在多种预测结果中综合选择性能最优的预测结果；同时本发明实施例还充分考虑了一些影响因素对各分解项的影响；因此，采用本实施例的方案得到的预测结果精度更高。
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公开(公告)号：CN107220764A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710378514.4
申请日：2017-05-25
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
CPC classification number: G06Q10/06315 , G06Q10/06375 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于前导分析和因素补偿的售电量预测方法及装置，首先对原始售电量数据进行预处理，提升了建模数据质量；然后利用X13季节调整算法得到了售电量数据的趋势项、季节项和随机项三个子序列，在利用相关性分析深入研究各子序列影响因素的基础上，通过对子序列预测结果进行重构得到预测时间售电量的预测值；其中趋势项预测考虑了影响趋势项的相关指标并且采用多种机器学习算法分别进行预测，随机项预测考虑了春节因素及随机项因素，在外部因素变化异常的情况下也能实现精准的售电量预测；最后采用基于AHP的综合评价方法在四种加和结果中得到最具预测性能的预测结果。因此，采用本实施例的方法提升了售电量预测精度。
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公开(公告)号：CN106651055A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611260341.8
申请日：2016-12-30
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
Abstract: 本申请公开了一种短期售电量预测方法，包括：步骤S1：获取电力公司在预测月已发行用电量的低压用户的发行电量以及已发行用电量的高压用户的发行电量；步骤S2：获取电力公司在预测月未发行完用电量的高压用户在预测月的未发行时间段，并根据未发行完用电量的高压用户的历史日预售电量预测未发行完用电量的高压用户在未发行时间段内的电量，得到高压用户未发行时间段的电量；步骤S3：将低压用户已发行用电量、高压用户已发行用电量以及高压用户未发行时间段的电量进行求和，得到电力公司在预测月的售电量预测值。日度发行电量和日度预售电量数据准确反映近一段时间外部因素的变化情况，有效提高预测精度。本申请还公开了一种短期售电量预测系统。
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公开(公告)号：CN106096753A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610370768.7
申请日：2016-05-30
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
Abstract: 本申请提供一种光伏出力预测方法和装置，所述方法和装置通过获取光伏系统的预设出力影响因素在待测日对应的参数取值，并利用预先创建的包括光伏出力与所述预设出力影响因素间的关联关系的光伏出力预测模型，对所述预设出力影响因素的参数取值对应的光伏出力数据进行预测，最终实现基于所建模型预测出所述待测日对应的光伏出力数据，可见，应用本申请，可有效解决光伏系统的出力预测问题，从而可以为电力系统调度部门及时调整调度计划提供便利，进一步保障了发电的稳定性。
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