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公开(公告)号：CN108183475B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201711444626.1
申请日：2017-12-27
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 北京邮电大学 , 国家电网公司
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明实施例提供了一种低压配电网拓扑重构方法及装置，其中方法包括：根据各母线的时序电压，以及Lasso算法的线性回归方程确定各母线的关联关系向量；将各母线的关联关系向量组合成相关系数矩阵，通过“and”规则确定相关系数矩阵的目标相关系数矩阵；当Lasso算法不满足充分条件时，通过预设函数关系确定电压矩阵的判断矩阵；确定判断矩阵中大于0的元素所在位置，并修改目标相关系数矩阵中对应位置的元素为0；将修改后的目标相关系数矩阵中非0的元素位置对应的母线，确定为台区中直接相连的母线。本发明实施例实现了修正Lasso算法的计算过程较更加简便，以及使用修正后得到的矩阵建立的网络拓扑图模型准确度更高。
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公开(公告)号：CN108183475A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201711444626.1
申请日：2017-12-27
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 北京邮电大学 , 国家电网公司
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明实施例提供了一种低压配电网拓扑重构方法及装置，其中方法包括：根据各母线的时序电压，以及Lasso算法的线性回归方程确定各母线的关联关系向量；将各母线的关联关系向量组合成相关系数矩阵，通过“and”规则确定相关系数矩阵的目标相关系数矩阵；当Lasso算法不满足充分条件时，通过预设函数关系确定电压矩阵的判断矩阵；确定判断矩阵中大于0的元素所在位置，并修改目标相关系数矩阵中对应位置的元素为0；将修改后的目标相关系数矩阵中非0的元素位置对应的母线，确定为台区中直接相连的母线。本发明实施例实现了修正Lasso算法的计算过程较更加简便，以及使用修正后得到的矩阵建立的网络拓扑图模型准确度更高。
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公开(公告)号：CN106656637A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201710101634.X
申请日：2017-02-24
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 北京邮电大学 , 国家电网公司
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明实施例提供了一种异常检测方法及装置，方法包括：获得电网系统的目标时间序列数据，并将目标时间序列数据转换成第一矩阵；将第一矩阵输入到预先训练得到的编解码模型中，获得第二矩阵，计算第二矩阵相对于所述第一矩阵的第一误差，并在第一误差超出预设的误差范围时，确定目标时间序列数据为异常序列数据。应用本发明实施例，利用预先训练得到的编解码模型检测异常，减少了电力系统异常检测工作中的人工工作量，提高了异常检测效率。
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公开(公告)号：CN106656637B
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201710101634.X
申请日：2017-02-24
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 北京邮电大学 , 国家电网公司
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明实施例提供了一种异常检测方法及装置，方法包括：获得电网系统的目标时间序列数据，并将目标时间序列数据转换成第一矩阵；将第一矩阵输入到预先训练得到的编解码模型中，获得第二矩阵，计算第二矩阵相对于所述第一矩阵的第一误差，并在第一误差超出预设的误差范围时，确定目标时间序列数据为异常序列数据。应用本发明实施例，利用预先训练得到的编解码模型检测异常，减少了电力系统异常检测工作中的人工工作量，提高了异常检测效率。
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公开(公告)号：CN106909989A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710101569.0
申请日：2017-02-24
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 北京邮电大学 , 国家电网公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种电网扰动预测方法及装置，通过获取电网中节点的监测数据；根据监测数据，判断节点的是否发生扰动；当节点中一个或多个节点发生扰动时，将节点当前时刻的扰动状态值作为LSTM‑RTRBM深度学习模型的输入；通过LSTM‑RTRBM深度学习模型，预测在当前时刻后的一个或多个时间步长内节点的扰动状态值；根据当前时刻后的多个时间步长内节点的扰动状态值，预测出扰动在节点之间随一个或多个时间步长传播的情况，从而不需要根据电网中的各种实际物理参数进行运算，利用LSTM‑RTRBM深度学习模型通过完全的数据驱动就可以预测出扰动在空间上和时间上两个维度的传播情况，提高了扰动传播预测的效率和准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107506924A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710738709.5
申请日：2017-08-25
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 河南恩湃高科集团有限公司 , 国家电网公司
CPC classification number: G06Q10/06393 , G06K9/6277 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于电力营销服务领域，公开了一种基于RFM模型的电力客户缴费渠道偏好分析预测方法，首先从营销业务系统提取客户缴费记录；然后，设定分析日期，从客户缴费记录提取每个用户每种缴费渠道最近一次缴费距离分析日期时间间隔R、该分析时段缴费频率F、该分析时段平均缴费金额M，并将每个用户每一种缴费渠道R、F、M值转换成Rscore、Fscore、Mscore；随后根据熵值法计算每一种缴费渠道的Rscore、Fscore、Mscore权重系数，确定每一种缴费渠道的RFM模型计算公式；最后根据RFM模型计算每个用户每一种渠道的偏好评分，评分最高的渠道为该用户下次缴费时概率最大的缴费渠道。本发明不仅可以准确识别每一位客户缴费渠道偏好，又能直接反映某一地区某一种缴费渠道的实际需求。
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公开(公告)号：CN107103386A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710239358.3
申请日：2017-04-13
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 河南恩湃高科集团有限公司 , 国家电网公司
CPC classification number: G06Q10/04 , G06Q30/0202 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于电力营销服务领域，公开了一种基于RFM模型的电力客户缴费渠道偏好分析预测方法，首先，从营销业务系统提取客户缴费记录；然后，设定分析日期，从客户缴费记录提取每个用户每种缴费渠道的最近一次缴费的时间间隔R、该分析时段的缴费频率F、该分析时段的平均缴费金额M；之后，将每个用户每一种缴费渠道的R、F、M值做标准化处理；随后，根据熵值法计算每一种缴费渠道的R、F、M权重系数，最终确定每一种缴费渠道的RFM模型计算公式；最后，根据所述RFM模型计算每个用户每一种渠道的偏好评分。本发明不仅可以准确识别每一位客户缴费渠道偏好，而且能够直接反映某地区某一种缴费渠道的实际业务需求。
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公开(公告)号：CN106600455A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611059228.3
申请日：2016-11-25
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
IPC: G06Q50/06
CPC classification number: G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于逻辑回归的电费敏感度评估方法，本发明以客户敏感为切入点，针对高压用户、低压非居客户和居民客户分别构建电费敏感模型。主要步骤包括：从客户基本信息、用电信息、缴费信息等多个维度收集建模指标，使用信息值（IV）、相关系数筛选变量，基于最优分组和最优分群算法对变量进行分组，进行WOE证据权重转化，运用逻辑回归算法构建客户电费敏感度评价模型，根据模型参数估计值构建易于理解实施的标准评分卡，最后通过优势分析法确定变量权重。通过识别电费高敏感客户，为电力营销和客户服务部门开展精准营销和差异化服务提供数据支撑，从而提高客户整体满意度、提升客户感知。
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公开(公告)号：CN105957073A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610267772.0
申请日：2016-04-27
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
CPC classification number: G06T7/0008 , G01R31/085 , G06T2207/10016 , G06T2207/10024 , G06T2207/20061 , G06T2207/30108
Abstract: 本发明公开了一种输电线路散股故障检测方法，包括以下步骤：A：获取图像边缘图；B：利得到图像边缘图中的初次暂定直线；C：保留所有与输电线颜色相同或相近的像素点；D：对图像边缘图中的干扰直线进行首次滤除得到二次暂定直线，对二次暂定直线中的不完整部分进行补充得到三次暂定直线；对图像边缘图中的干扰直线进行再次滤除，最终得到图像边缘图中所有的确定直线即确定输电线以及确定直线的位置；E：确定输电线的传输方向以及线宽；判定滑动窗口是否存在散股隐患及散股故障；G：沿输电线标记出该根输电线上的确定发生散股故障的区域的个数。本发明能够更为准确、健壮地定位散股故障区域，降低判决误差。
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公开(公告)号：CN105184425A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510682970.9
申请日：2015-10-21
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 河南恩湃高科集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于馈线短期负荷预测的参考样本优选方法，包括以下步骤：首先，将电力调控中心电网能量管理系统中的实测馈线负荷数据、历史气象数据导入数据库，建立馈线负荷预测所需的参考样本；进一步，根据选择的参考样本采用拟合算法得到拟合结果，得到各样本与拟合结果间的偏离距离的分布函数，选取分布集中的区域，划定参考样本的边界；最后，在第二步保留样本的基础上，根据迭代过程中偏差量的变化规律优选参考样本。本发明通过对馈线短期负荷预测的参考样本的优化筛选，获得馈线负荷预测算法收敛性、平稳性的大幅提升，大大减少了因不收敛而没有预测结果的负荷比例，为基于馈线短期负荷预测结果的一系列工作提供可靠的数据基础。
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