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公开(公告)号:CN116992220B
公开(公告)日:2023-12-19
申请号:CN202311240681.4
申请日:2023-09-25
Applicant: 国网北京市电力公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/2321 , G06F18/25 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及数据智能采集的技术领域,公开了一种低冗余用电数据智能采集方法,所述方法包括:采集用户用电数据并进行集合划分;对划分得到的用户用电数据集合进行中心点计算;根据计算得到的用户用电数据集合中心点,对用户用电数据进行融合得到不同的数据融合簇;分别对不同数据融合簇内的数据进行数据消冗处理,得到消冗后的用户用电数据。本发明基于用电数据属性与用电类型的关联度矩阵构建得到不同用电数据属性的属性权重,基于加权属性的数据密度将用户用电数据集合划分为若干数据簇,利用势函数衡量不同数据簇之间的用户用电数据变化趋势,实现结合数据簇变化趋势的数据簇融合策略,结合动态权重对不同数据融合簇内数据
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公开(公告)号:CN116992220A
公开(公告)日:2023-11-03
申请号:CN202311240681.4
申请日:2023-09-25
Applicant: 国网北京市电力公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/2321 , G06F18/25 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及数据智能采集的技术领域,公开了一种低冗余用电数据智能采集方法,所述方法包括:采集用户用电数据并进行集合划分;对划分得到的用户用电数据集合进行中心点计算;根据计算得到的用户用电数据集合中心点,对用户用电数据进行融合得到不同的数据融合簇;分别对不同数据融合簇内的数据进行数据消冗处理,得到消冗后的用户用电数据。本发明基于用电数据属性与用电类型的关联度矩阵构建得到不同用电数据属性的属性权重,基于加权属性的数据密度将用户用电数据集合划分为若干数据簇,利用势函数衡量不同数据簇之间的用户用电数据变化趋势,实现结合数据簇变化趋势的数据簇融合策略,结合动态权重对不同数据融合簇内数据进行消冗处理。
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公开(公告)号:CN117333131A
公开(公告)日:2024-01-02
申请号:CN202311313906.4
申请日:2023-10-11
Applicant: 国网北京市电力公司
IPC: G06Q10/10 , G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及电力领域,公开了一种基于大数据的配电站监控调配系统,包括:数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块、故障预测模块、监控显示模块和报警模块。本发明通过对配电站、用电端收集到的数据进行处理分析得到用电稳定因子、温度稳定因子、节假日稳定因子和用电安全因子,再由此分析出电力调配指数,构建神经网络模型并进行学习得到故障预测模型,将故障预测模型的结果和电力调配指数的结果结合分析出准确的最终故障位置,进而实现了更准确地找出配电站电力设备出现故障的位置,快速采取电力调配措施,解决了现有技术中,对于数据处理和分析的能力较弱无法充分挖掘数据潜在的价值不便于找出故障位置的问题。
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