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公开(公告)号:CN116307250A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310389305.5
申请日:2023-04-07
Applicant: 山东鲁软数字科技有限公司 , 山东大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , H02J3/00
Abstract: 本发明提出了一种基于典型日特征选择的短期负荷预测方法及系统,包括:获取历史负荷数据、历史气象数据及预测日气象数据;对历史负荷数据进行聚类,获得负荷特征典型日分类结果,对于聚类之后的每一类负荷,采用聚类中心作为该类负荷的典型日,用于分析每一类负荷的特征;针对每类负荷的典型日,计算各影响因子与负荷之间的最大信息系数和协同度,基于计算结果完成每类负荷的特征选择,获得每类负荷的的特征集;利用历史气象数据及每类负荷的的特征集分别训练神经网络;将预测日气象数据输入至训练后的神经网络中获得负荷预测结果。
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公开(公告)号:CN115714398A
公开(公告)日:2023-02-24
申请号:CN202211483186.1
申请日:2022-11-24
Applicant: 山东鲁软数字科技有限公司
Abstract: 本发明提供了本发明提供了一种电网配电节能优化系统及方法,属于配电系统技术领域,所述系统包括:融合模块、降损优化控制模块、变压器优化模块、三相不平衡治理模块及无功补偿模块,所述变压器优化模块、三相不平衡治理模块及无功补偿模块通信连接所述融合模块,所述融合模块通信连接所述降损优化控制模块;本发明能够实现自动化配电网无功补偿、三相不平衡治理及变压器经济运行优化,降低了配电网损耗,降低了工作人员的劳动量。
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