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公开(公告)号：CN118364974A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410788862.9
申请日：2024-06-19
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司大连供电公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 易讯科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及测量电功率或电流技术领域，具体涉及基于机器学习的可控电量数据优化采集方法，包括获取电力系统的实时电量数据和包括多个历史电量数据的电量历史数据集；对历史电量数据进行分解和波动分析得到若干电量分段数据集；对每个电量分段数据集中所有历史电量数据进行相关趋势分析，确定每个历史电量数据的特征值；特征值表征每个历史电量数据是否突然异于其所在的电量分段数据集，根据所有电量分段数据集内对应时刻的历史电量数据的特征值确定每个实时电量数据的特征变化量；采用高斯函数对根据每个实时电量数据的特征变化量确定的高斯核大小进行优化处理实现对每个实时电量数据的优化采集。本发明电量数据的采集结果更准确。
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公开(公告)号：CN118364974B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410788862.9
申请日：2024-06-19
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司大连供电公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 易讯科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及测量电功率或电流技术领域，具体涉及基于机器学习的可控电量数据优化采集方法，包括获取电力系统的实时电量数据和包括多个历史电量数据的电量历史数据集；对历史电量数据进行分解和波动分析得到若干电量分段数据集；对每个电量分段数据集中所有历史电量数据进行相关趋势分析，确定每个历史电量数据的特征值；特征值表征每个历史电量数据是否突然异于其所在的电量分段数据集，根据所有电量分段数据集内对应时刻的历史电量数据的特征值确定每个实时电量数据的特征变化量；采用高斯函数对根据每个实时电量数据的特征变化量确定的高斯核大小进行优化处理实现对每个实时电量数据的优化采集。本发明电量数据的采集结果更准确。
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