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公开(公告)号:CN119598374A
公开(公告)日:2025-03-11
申请号:CN202411669458.6
申请日:2024-11-21
Applicant: 国网新疆电力有限公司营销服务中心
IPC: G06F18/2433 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种光伏系统异常数据检测方法及装置,基于多头自注意力机制的融合变分自编码器与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的异常检测技术,实现对光伏系统中电气参数(包含直流电电压、电流和交流电电压、电流)环境参数(相对湿度、风向、风速)和系统参数(包含逆变器错误编码、逆变器环境温差、模组环境温差等)的异常检测。本发明公开的一种光伏系统异常数据检测方法包括以下步骤:(1)光伏系统数据采集与数据处理;(2)编码光伏系统时序数据;(3)数据采样和数据特征增强;(4)数据解码操作;(5)光伏系统异常值检测。
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公开(公告)号:CN117374969A
公开(公告)日:2024-01-09
申请号:CN202311533946.X
申请日:2023-11-17
Applicant: 国网新疆电力有限公司营销服务中心 , 北京清软创新科技股份有限公司
IPC: H02J3/00 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于电力负荷预测技术领域,具体为一种大工业用户用电负荷预测方法,该大工业用户用电负荷预测方法的具体步骤流程如下:步骤一:利用VMD算法对负荷数据进行分解,得到各个模态和残差量;步骤二:建立基于多分辨率时间序列注意力的工业用户日用电量预测神经网络,深入挖掘电力序列的特征,本文提出的模型(VMD‑MIC‑Informer‑GRU)在前述模型基础上,利用GRU模型对误差序列进行训练和预测,并将其与重构结果相加,得到最终的用电负荷预测结果,该模型的预测MAPE指标仅为1.1193%,表明针对大工业用户用电负荷预测,本文所提出的模型能够更好地拟合和捕捉实际负荷的趋势,并且具有出色的预测精度。
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公开(公告)号:CN213633563U
公开(公告)日:2021-07-06
申请号:CN202022184173.7
申请日:2020-09-29
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网新疆电力有限公司营销服务中心(资金集约中心、计量中心) , 新疆天创思诺信息科技有限公司
Abstract: 本实用新型公开了一种带有防漏电功能的电表箱,涉及电力设备技术领域。本实用新型包括复合箱体、箱门和安装架,其中安装架通过卡栓与复合箱体内表面卡装连接,复合箱体内部安装有漏电保护装置,包括电磁阀。本实用新型通过在复合箱体内部设置若干安装架,既能够避免仪器与箱体表面直接接触安装,又通过组合安装的形式使电表箱便于搬运移动和维修更换;其中,通过设置卡栓和操作板,能够便于安装人员手动安装拆卸安装架,卡栓能够将其固定在箱体内部,并避免电表与箱体外壳直接接触;通过设置漏电保护装置,利用具有检流功能的电磁阀将箱体外壳与电表总电路并联,能够时刻监测是否漏电并及时断电。
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