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公开(公告)号:CN118898019A
公开(公告)日:2024-11-05
申请号:CN202411019475.5
申请日:2024-07-29
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06F18/241 , H02J3/00 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种电网负荷类别识别方法,涉及深度学习技术领域,包括:获取用户侧总线上的用电设备数据集;基于所述用电设备数据集计算电网负荷信号的功率有效值;对所述电网负荷信号进行频带分割处理得有效电网负荷信号,并提取所述有效电网负荷信号中的时序特征值;基于优化好的联合神经网络模型,利用多任务学习共享机制基于优化好的联合神经网络模型对功率有效值和时序特征值分别进行特征提取后对应获得功率有效值和时序特征值的学习特征;将功率有效值和时序特征值的学习特征进行特征拼接后,得到融合特征信息,并基于所述融合特征信息输出负荷识别结果。本发明实现了对电网负荷信号特征的高效提取,提高了电网负荷类别的识别准确率。
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公开(公告)号:CN118659522A
公开(公告)日:2024-09-17
申请号:CN202410680260.1
申请日:2024-05-29
Applicant: 国网江西省电力有限公司南昌供电分公司 , 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: H02J13/00 , H02J3/14 , H02J3/00 , H02J3/24 , H04W4/50 , H04L69/14 , H04L69/164 , H04L67/12 , G06N20/10
Abstract: 本发明属于电力通讯及精准负荷控制技术领域,公开了一种基于5G通信的电力精准负荷控制方法,通过5G通信结合多通道并行处理技术实现负荷状态数据的采集,并利用UDP协议进行信息传输,实现电力精准负荷控制系统的主站、子站与负荷终端的信息通讯;提出了一种多维度和多回路反馈优化精准切负荷算法模型,融合了不同区域的终端用电重要层级、中断最小负荷准则、中断响应时效和SVM负荷预测,不仅考虑了最小切除负荷量和中断响应时效,同时对事件处理终端用户的用电负荷进行预测分析,将结果反馈到优化解上,选择最佳精准中断负荷优化解。本发明不仅提升了配电网精益化的管理质效,同时达到优化电力负荷实现精准控制的目的。
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