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公开(公告)号：CN110991866B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN201911202211.2
申请日：2019-11-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京市江北新区供电分公司 , 河海大学 , 江苏省电力试验研究院有限公司
Abstract: 本发明公开一种台区数据缺失值补全方法和装置，方法包括：获取待补全的原始数据集，原始数据集包括多个数据指标的原始数据序列；按照预先确定的需补全指标类型，从原始数据集中筛选出需要进行补全的数据指标的原始数据序列；针对各待补全的数据指标，将其原始数据序列及序列中数据的时间信息，作为预先构建的缺失值补全模型的输入，得到缺失值补全模型的输出，即为相应数据指标补全后的数据序列。本发明考虑对线损率影响程度大的数据因子，利用机器学习技术对相关的数据缺失值进行补全，可为线损率的计算和线损管理提供可靠数据支撑。
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公开(公告)号：CN113505708A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110799163.0
申请日：2021-07-15
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开基于奇异谱分析‑深度信念网络的日太阳辐射估计算法，属于新能源发电领域，获取气象参数数据，空气污染数据和日太阳总辐射数据，采用互信息理论选取最佳输入变量；对上述输入变量建立估算模型，比较估算误差大小，确定最优的输入变量；在选取最优输入变量集合的基础上，建立基于深度信念网络(DBN)的太阳辐射估算模型；对深度信念网络模型进一步分析，采取时间序列分析方法——奇异谱分析(SSA)对数据进行处理，建立基于深度信念网络‑奇异谱分析的太阳辐射估算模型。本发明考虑污染参数作为输入，并采用奇异谱分析，估算的准确度得到了提高；有利于合理利用太阳能，增加光伏发电，对促进经济持续健康发展具有理论和实践意义。
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公开(公告)号：CN113505998A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110799190.8
申请日：2021-07-15
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开基于麻雀搜索算法‑深度信念网络的日太阳辐射估计模型，属于新能源发电技术领域，获取气象参数数据，空气污染数据和日太阳总辐射数据，采用互信息理论选取最佳输入变量；对上述输入变量建立估算模型，比较估算误差大小，确定最优的输入变量；在选取最优输入变量集合的基础上，建立基于深度信念网络(DBN)的太阳辐射估算模型；对深度信念网络模型进一步分析，采取麻雀搜索算法对深度信念网络参数进行优化，建立基于麻雀搜索算法‑深度信念网络模型。本发明用麻雀搜索算法对深度信念网络进行改进，估算的准确度得到了提高；有利于保证光伏系统的可靠运行，更好地工程实践运用。
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公开(公告)号：CN110991866A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911202211.2
申请日：2019-11-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京市江北新区供电分公司 , 河海大学 , 江苏省电力试验研究院有限公司
Abstract: 本发明公开一种台区数据缺失值补全方法和装置，方法包括：获取待补全的原始数据集，原始数据集包括多个数据指标的原始数据序列；按照预先确定的需补全指标类型，从原始数据集中筛选出需要进行补全的数据指标的原始数据序列；针对各待补全的数据指标，将其原始数据序列及序列中数据的时间信息，作为预先构建的缺失值补全模型的输入，得到缺失值补全模型的输出，即为相应数据指标补全后的数据序列。本发明考虑对线损率影响程度大的数据因子，利用机器学习技术对相关的数据缺失值进行补全，可为线损率的计算和线损管理提供可靠数据支撑。
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