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高维变量下电力系统不确定性分析的快速Nataf变换方法
1
作者 汤奕 王洪儒 《电网技术》 北大核心 2025年第7期2671-2679,I0003-I0005,共12页
电力系统中不确定性变量如新能源、负荷,易受到气象、人类活动等相似因素的影响而产生变化上的相关性,是电力系统不确定性分析面临的关键挑战之一。Nataf变换是电力系统不确定性分析中处理相关性的基本范式之一,但存在计算效率问题,在... 电力系统中不确定性变量如新能源、负荷,易受到气象、人类活动等相似因素的影响而产生变化上的相关性,是电力系统不确定性分析面临的关键挑战之一。Nataf变换是电力系统不确定性分析中处理相关性的基本范式之一,但存在计算效率问题,在高维电力系统应用中耗时可长达数小时。为提升Nataf转换的计算效率,提出了一种快速Nataf计算方法,通过数据驱动技术从历史计算数据提取相关系数的映射规律,将其继承到新的Nataf计算应用中以实现新计算应用的加速。为保证数值的精确性,该方法在保留传统数值逼近法的核心原理之上,对其中的初值点和积分环节进行针对性优化,实现了数值方法的精确性和数据驱动方法的快速性的结合。为解决不确定性变量边缘分布类型对Nataf计算结果的影响,采用了多阶统计矩来向量化异质概率分布特征,使得异质概率分布的数据经验可进行融合。所提出的快速Nataf方法在应用时,可在保障同数值方法计算精度的基础上加速计算流程达95%以上,可为大型电力系统不确定性分析缩减计算时间和计算成本带来显著增益。 展开更多
关键词 不确定性分析 Nataf 电力系统 新能源 负荷 数据驱动
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基于电能质量监测数据的电压暂降敏感负荷识别 被引量：2
2
作者 张逸 张良羽 +2 位作者 陈锦涛 姚文旭 陈敏 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第2期176-184,共9页
为了解决现有方法无法适用于已投运负荷或需要已知敏感负荷类型等问题,提出一种基于电能质量监测数据的敏感负荷识别方法,以有功功率有效值监测数据为切入点,采用Hodrick-Prescott滤波、滑动均值分段进行电压暂降事件时段划分;利用电压... 为了解决现有方法无法适用于已投运负荷或需要已知敏感负荷类型等问题,提出一种基于电能质量监测数据的敏感负荷识别方法,以有功功率有效值监测数据为切入点,采用Hodrick-Prescott滤波、滑动均值分段进行电压暂降事件时段划分;利用电压暂降事件前、后的电能质量监测数据变化量构建待处理稳态数据集,通过动态聚类来有效划分各次电压暂降事件;对各暂降事件集进行边界拟合,得到多个拟合拐点,并与预设拐点行比较,完成对用户所含敏感负荷的类型识别。通过MATLAB/Simulink仿真算例和实际敏感用户电能质量监测数据对所提方法进行验证,结果表明所提方法可准确识别交流接触器、变频调速系统、可编程逻辑控制器、个人计算机这4种典型敏感负荷,能有效利用稳态电能质量监测数据与电压暂降事件数据进行综合分析,具有成本低、可实施性强的优点。 展开更多
关键词 敏感负荷识别 电能质量监测数据 电压暂降 动态K-means聚类 VTC拐点拟合
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孤立森林算法下电力负荷异常数据辨识方法
3
作者 杨雪 陈巍 +1 位作者 刘静 李昌利 《计算机仿真》 2025年第3期140-144,共5页
为了提高电力企业管理水平,保证数据计量的准确性,提出了孤立森林算法下电力负荷异常数据辨识方法。利用拉格朗日插值方法插补电力负荷数据缺失值,标准化处理插补后的数据,获得标准化处理后的数据。根据随机解耦特征分解方法分解标准的... 为了提高电力企业管理水平,保证数据计量的准确性,提出了孤立森林算法下电力负荷异常数据辨识方法。利用拉格朗日插值方法插补电力负荷数据缺失值,标准化处理插补后的数据,获得标准化处理后的数据。根据随机解耦特征分解方法分解标准的电力负荷数据的谱特征,得到数据稀疏异质特征点集合。基于数据特征运用孤立森林算法划分电力负荷数据,构造iTree,运用异常分值完成异常数据辨识。通过实验证明所提方法能够精准辨识电力负荷异常数据,辅助相关人员及时作出修复决策,保证电力系统安全性。 展开更多
关键词 孤立森林算法 电力负荷 异常数据辨识 频谱特征 数据标准化处理
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基于动态融合注意力机制的电力负荷缺失数据填充模型
4
作者 赵冬 李亚瑞 +1 位作者 王文相 宋伟 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期111-118,共8页
为了提高电力负荷数据的缺失值填充精度,保障后续数据分析与应用的高效进行,首先,提出一种基于动态融合注意力机制的填充模型(DFAIM),该模型由注意力机制模块和动态加权融合模块构成,通过注意力机制模块的两种不同注意力机制挖掘特征与... 为了提高电力负荷数据的缺失值填充精度,保障后续数据分析与应用的高效进行,首先,提出一种基于动态融合注意力机制的填充模型(DFAIM),该模型由注意力机制模块和动态加权融合模块构成,通过注意力机制模块的两种不同注意力机制挖掘特征与时间戳之间的深层关联;其次,通过动态加权融合模块将可学习的权重赋予注意力机制模块的两个输出以得到特征表示;最后,利用特征表示来替换缺失位置的值,从而得到准确的填充结果。使用纽约市某地区的气象及负荷数据集及UCI电力负荷数据集对提出的模型进行验证,实验结果表明:相较于统计学、机器学习和深度学习填充模型,DFAIM在评价指标MAE、RMSE和MRE上均具有一定优势。 展开更多
关键词 缺失值填充 注意力机制 电力负荷 时序特征
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电力大数据在分布式能源资源调度中的应用
5
作者 杨新华 吴斌 孙乐 《通信电源技术》 2025年第5期110-112,共3页
随着分布式能源资源在电力系统中的广泛应用,电力大数据技术为其高效调度提供了有力支持。文章详细阐述电力大数据与分布式能源资源的概念,深入探讨分布式能源资源调度中的关键技术,包括数据采集与传输、存储与管理、分析与挖掘等。通... 随着分布式能源资源在电力系统中的广泛应用,电力大数据技术为其高效调度提供了有力支持。文章详细阐述电力大数据与分布式能源资源的概念,深入探讨分布式能源资源调度中的关键技术,包括数据采集与传输、存储与管理、分析与挖掘等。通过具体分析电力大数据在能源负荷预测与需求响应、分布式能源发电计划优化、电网运行状态监测与故障预警、能源交易与市场运营支持等场景中的应用,展示了电力大数据在提高分布式能源资源调度水平与电力系统整体性能方面的重要作用。 展开更多
关键词 电力大数据 分布式能源 资源调度 负荷预测
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新型电力系统规划方法框架及关键支撑技术 被引量：2
6
作者 程其云 李峰 +3 位作者 罗澍忻 吴伟杰 张宁 康重庆 《电网技术》 北大核心 2025年第6期2219-2231,共13页
新型电力系统的构建是实现我国“双碳”目标的重要途径。随着高比例新能源的并网,电力系统复杂性显著增加,现有规划方法在应对系统的供需平衡、灵活调节资源配置以及实现电力转型规划方面难以满足新型电力系统的要求。该文基于源、网、... 新型电力系统的构建是实现我国“双碳”目标的重要途径。随着高比例新能源的并网,电力系统复杂性显著增加,现有规划方法在应对系统的供需平衡、灵活调节资源配置以及实现电力转型规划方面难以满足新型电力系统的要求。该文基于源、网、荷、储、碳、数六要素的协同关系,结合电力市场机制的影响,构建了一套面向新型电力系统建设的规划方法体系。该体系涵盖碳排放预算与轨迹分析、多类型负荷预测、灵活性资源配置、网架规划、高效全景运行模拟、方案多维评估等关键环节,并分析了相应的支撑技术。同时,探讨了新型电力系统规划中源、网、荷、储、碳多个方面的数据需求及其融合技术,并据此提出了新型电力系统的评估指标体系。未来,电力系统规划将重点解决因新能源并网而引起的电力电量平衡和安全稳定性问题,将根据负荷需求、电力市场演变及电力技术进步而滚动调整。 展开更多
关键词 新型电力系统 源网荷储碳数 数据融合 碳预算 电力系统规划 指标体系
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基于CBAM-CNN的CPS负荷重分配攻击检测定位方法设计
7
作者 陆玲霞 马朝祥 +1 位作者 闫旻睿 于淼 《实验技术与管理》 北大核心 2025年第6期78-89,共12页
负荷重分配攻击是一种特殊的虚假信息注入攻击。对于电力信息物理系统,基于模型的方法难以检测定位多类型负荷重分配攻击,且针对多类型负荷重分配攻击的数据驱动检测定位方法研究较少。为此,设计了一种以双层规划模型为基础的,基于带卷... 负荷重分配攻击是一种特殊的虚假信息注入攻击。对于电力信息物理系统,基于模型的方法难以检测定位多类型负荷重分配攻击,且针对多类型负荷重分配攻击的数据驱动检测定位方法研究较少。为此,设计了一种以双层规划模型为基础的,基于带卷积注意力模块神经网络的负荷重分配攻击定位检测方法。首先对电力信息物理系统中的信息系统进行建模,总结得到三种信息侧负荷重分配攻击行为。随后建立考虑攻击者和调度中心管理者博弈关系的双层规划模型,针对不同攻击场景生成负荷重分配攻击数据集。为了检测定位不同类型的攻击,将所研究问题转化为多标签分类问题,利用卷积神经网络的卷积结构特性挖掘并学习具有稀疏标签数据的邻域信息,引入卷积注意力模块,从通道信息和空间信息两个角度增强网络对于重点信息的学习能力,改善了网络漏判率较高的问题,提高了网络检测定位性能。在38节点电力信息物理系统算例上进行仿真实验,验证了所提方法的有效性。与对比方法相比,所提方法对于三种攻击类型都有较低的误判率和漏判率,检测定位性能更加出色。 展开更多
关键词 电力信息物理系统 负荷重分配攻击 双层规划模型 数据驱动 卷积注意力模块 卷积神经网络
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绿色计算下算力调度优化问题与技术研究
8
作者 鲁炜 卢星宇 +3 位作者 邹丁 陈博晓 周义涵 张国川 《运筹学学报(中英文)》 北大核心 2025年第3期179-201,共23页
数字经济时代,随着云计算与人工智能行业的飞速发展,算力作为重要战略资源,价值日益凸显,算力应用所产生的能耗和碳排放量也在急剧攀升。在此背景下,绿色计算的发展已成为行业共识和时代需求,算力资源的调度优化也成为节能减排、降本增... 数字经济时代,随着云计算与人工智能行业的飞速发展,算力作为重要战略资源,价值日益凸显,算力应用所产生的能耗和碳排放量也在急剧攀升。在此背景下,绿色计算的发展已成为行业共识和时代需求,算力资源的调度优化也成为节能减排、降本增效的重要手段。本文重点研究了绿色计算应用场景中的4类具体的算力调度优化问题:计算任务错峰调度、容器负载均衡、集群自动扩缩容、服务混合均匀部署,给出了这几类调度优化问题对应的数学模型和优化算法,并进一步介绍了工业场景下的智能算力调度系统和落地挑战。这套算力调度系统已经服务于蚂蚁集团大数据计算、数据库等多个应用场景,为企业节能减排带来了显著收益。最后,本文展望了算力调度在AI大模型时代下的挑战。 展开更多
关键词 绿色计算 算力调度 负载均衡 数据中心 人工智能
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基于智能技术实现电力负荷预测的专利技术分析 被引量：1
9
作者 王爽 《天津科技》 2025年第8期12-15,共4页
探讨基于智能技术实现电力负荷预测方法的相关技术及背景,主要包含人工智能、大数据等。依托Himmpat专利数据库,分析可实现电力负荷预测的基于人工智能或大数据的相关技术,从全球专利申请趋势、主要来源国的申请布局、全球主要申请人的... 探讨基于智能技术实现电力负荷预测方法的相关技术及背景,主要包含人工智能、大数据等。依托Himmpat专利数据库,分析可实现电力负荷预测的基于人工智能或大数据的相关技术,从全球专利申请趋势、主要来源国的申请布局、全球主要申请人的技术布局、全球专利法律状态等方面出发,揭示国内外智能电力负荷预测的研发重点,进而针对该技术的发展提出相关建议,为企业和高校相关研究提供参考,促进电力负荷预测技术的可持续发展。 展开更多
关键词 智能技术 人工智能 大数据 专利 电力负荷预测
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基于数据挖掘的电力计量系统窃电行为识别方法
10
作者 陈程 赵杰 《电力系统装备》 2025年第3期155-157,共3页
在电力用户窃电行为检测中,面临着数据集类别不平衡的问题,导致传统机器学习检测方法的误判率较高,检测效果不佳。为了规范电力计量系统的聚类处理,提升电力用户负荷变化检验的准确性和窃电行为识别的效率,文章引进了数据挖掘技术,并以... 在电力用户窃电行为检测中,面临着数据集类别不平衡的问题,导致传统机器学习检测方法的误判率较高,检测效果不佳。为了规范电力计量系统的聚类处理,提升电力用户负荷变化检验的准确性和窃电行为识别的效率,文章引进了数据挖掘技术,并以某电力计量系统为例,设计窃电行为识别方法。试验结果表明,设计的方法不仅可以实现对电力计量系统数据的聚类,还能在精准检验用户负荷变化情况的基础上,实现对系统窃电行为的高效识别。 展开更多
关键词 数据挖掘 线路损耗 电力负荷数据 窃电行为识别方法 电力计量系统
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基于联邦时空图神经网络的新型电力系统多区域负荷预测研究
11
作者 李倩 《红水河》 2025年第4期101-107,共7页
针对新型电力系统多区域负荷预测中动态空间依赖建模、时间多尺度特征提取与非独立同分布(Non-IID)数据协同优化的核心挑战,笔者提出联邦时空图神经网络框架。首先,设计基于元学习的动态图结构生成器,通过多头注意力机制自适应捕捉电网... 针对新型电力系统多区域负荷预测中动态空间依赖建模、时间多尺度特征提取与非独立同分布(Non-IID)数据协同优化的核心挑战,笔者提出联邦时空图神经网络框架。首先,设计基于元学习的动态图结构生成器,通过多头注意力机制自适应捕捉电网拓扑演化与气象耦合效应;其次,构建双通路时序编码器,融合门控机制实现从分钟级至季节级的多尺度特征提取;最后,开发差异化联邦聚合算法,结合注意力权重分配与梯度稀疏化技术,在隐私保护前提下高效处理Non-IID数据问题。基于SGCC-East和CEPRI-South数据集的实验结果表明:1)72 h负荷预测的RMSE降至17.85 MW,相比基准模型提升7.3%;2)联邦学习总传输量降低99.8%,20个区域协同训练时间缩短65%;3)成员推理攻击成功率为31.6%(ε=0.3),预测精度损失为1.48%。该框架可为构建安全、高效的跨区域电力协同预测体系提供关键技术支撑。 展开更多
关键词 联邦时空图神经网络 动态空间依赖 非独立同分布数据 新型电力系统 多区域负荷预测
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计及热电负荷不匹配的数据中心余热补偿系统调控策略
12
作者 张虹 郑广宇 +2 位作者 娄娟 王超 李罡 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第13期156-165,共10页
热电联产机组作为传统供暖系统的主要热源,采用以电定热的方式运行时系统会出现热电负荷不匹配的问题。因此,提出一种计及热电负荷不匹配的数据中心余热补偿系统调控策略。首先,对数据负载的时间可转移特性进行分析,构建含不确定性的数... 热电联产机组作为传统供暖系统的主要热源,采用以电定热的方式运行时系统会出现热电负荷不匹配的问题。因此,提出一种计及热电负荷不匹配的数据中心余热补偿系统调控策略。首先,对数据负载的时间可转移特性进行分析,构建含不确定性的数据负载模型,并计算服务器运行功率。然后,根据数据中心服务器的电热特性以及社区用户的热负荷特性,建立以数据中心余热为热源的余热补偿系统工作模型,并采用管式模型预测控制策略对模型进行调控。最后,通过算例验证了所提调控策略能够抑制数据负载不确定性影响,在保证供暖目标的同时有效提高了系统运行的经济性。 展开更多
关键词 数据中心 余热补偿 热电负荷不匹配 热电联产机组 调控 模型预测控制 数据负载 不确定性
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基于大数据分析的电网负荷预测优化算法研究 被引量：2
13
作者 杨颖钊 《科技创新与应用》 2025年第4期98-101,共4页
随着智能电网建设的深入推进,电网负荷预测精度对保障系统安全稳定运行具有重要意义。针对传统负荷预测方法在面对复杂场景时预测精度不足的问题,提出一种基于大数据分析的电网负荷预测优化算法。该算法融合长短期记忆网络(LSTM)模型、... 随着智能电网建设的深入推进,电网负荷预测精度对保障系统安全稳定运行具有重要意义。针对传统负荷预测方法在面对复杂场景时预测精度不足的问题,提出一种基于大数据分析的电网负荷预测优化算法。该算法融合长短期记忆网络(LSTM)模型、时间序列模型(FbProphet)及深度学习等方法构建多层预测模型。实验结果表明,所提算法在国网莱芜供电公司实际运行环境下取得显著效果,预测准确率达98%,有效识别负荷高峰,累计削减尖峰负荷超过870 MW,为电网安全稳定运行提供有力支撑。 展开更多
关键词 电网负荷预测 大数据分析 LSTM 深度学习 优化算法
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基于孤立森林算法的电厂设备异常状态自动化检测方法 被引量：1
14
作者 孙俊通 《自动化应用》 2025年第4期204-206,共3页
为提高电厂设备运行质量,有效感知设备异常状态,针对基于孤立森林算法的电厂设备异常状态的自动化检测方法展开设计。通过传感器技术采集设备运行短期负荷数据后,利用孤立森林算法从正常样本中隔离出异常数据特征。通过深入分析隔离出... 为提高电厂设备运行质量,有效感知设备异常状态,针对基于孤立森林算法的电厂设备异常状态的自动化检测方法展开设计。通过传感器技术采集设备运行短期负荷数据后,利用孤立森林算法从正常样本中隔离出异常数据特征。通过深入分析隔离出的异常数据特征,识别与设备故障直接相关的信号,从而实现异常信号的自动化检测。实验结果表明,该方法能有效感知设备异常状态,可以满足电厂设备自动化运维需求。 展开更多
关键词 孤立森林算法 负荷电力数据 自动化检测 异常状态 电厂设备
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基于全连接时空图的短期电力负荷预测方法
15
作者 徐智远 缪卓窈 +3 位作者 龙卓 吴公平 邓丰 邓乐 《电力科学与技术学报》 北大核心 2025年第3期123-132,共10页
短期负荷预测是电力系统中的一项重要任务。目前,对多序列负荷之间的时空邻接关系的研究较少,而一定情况下考虑这种时空邻接性可以提高预测的准确性。为此,提出一种基于全连接图的图卷积神经网络(fully-connected graph based graph con... 短期负荷预测是电力系统中的一项重要任务。目前,对多序列负荷之间的时空邻接关系的研究较少,而一定情况下考虑这种时空邻接性可以提高预测的准确性。为此,提出一种基于全连接图的图卷积神经网络(fully-connected graph based graph convolution neural network,FCGCN)。首先,FCGCN将多序列负荷数据编码成图的节点特征矩阵,结合位置编码的方法增加负荷数据的顺序信息,并利用动态时间规整(dynamic time warping,DTW)算法构建图的邻接矩阵,从而形成负荷数据的全连接时空图;然后,结合滑动窗口算法思想,将构建的全连接图连续分割为一系列子图,再利用图卷积神经网络(graph convolution neural network,GCN)对每个子图单独进行特征提取;其次,为了实现对多源负荷数据的多角度特征提取,FCGCN采用多分支并行结构,将每个分支提取的特征向量串联,并通过全连接层完成对不同负荷的预测;最后,利用来自某生产基地的实际负荷数据进行验证实验。结果表明:与常见的预测模型相比,FCGCN能取得更高的预测精度。 展开更多
关键词 电力系统 多源负荷数据 短期负荷预测 全连接时空图 图卷积神经网络
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基于BP神经网络的能源负荷短期预测模型 被引量：1
16
作者 杨欣 徐飞 +3 位作者 贺国伟 周帆 丛昊 邓言振 《能源与环保》 2025年第6期174-178,共5页
在配电网规划中,准确的电力负荷预测对电力系统的安全运行和供能质量至关重要。针对传统负荷预测方法对短时负荷预测结果较差的问题,提出基于BP神经网络的电力负荷预测方法。选定相似日数据进行矫正,基于神经网络模型快速得到负载功率... 在配电网规划中,准确的电力负荷预测对电力系统的安全运行和供能质量至关重要。针对传统负荷预测方法对短时负荷预测结果较差的问题,提出基于BP神经网络的电力负荷预测方法。选定相似日数据进行矫正,基于神经网络模型快速得到负载功率。依托矫正输出的小数据集,减少了神经网络学习所需的数据,有效降低了神经网络的结构复杂度和时间,实现模型快速响应。当预测日期发生变化,神经网络能够重新训练并捕捉预报日的负荷与温度的关系,迅速响应输出相应的温度变化矫正。选取不规则变化温度数据与特殊日期作为预测对象验证模型有效性,预测最大绝对误差为14%,平均绝对误差1.63%。与传统方法相比,该方法能够在短时内进行预测,并大幅提升了预测效率,减少了数据需求,结果更加精准。 展开更多
关键词 神经网络 电力系统负荷预测 大数据分析 快速响应
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基于Load重用的低功耗数据Cache设计
17
作者 李泉泉 薛志远 +2 位作者 张铁军 王东辉 侯朝焕 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2014年第6期5-7,11,共4页
针对嵌入式处理器中数据Cache功耗显著的特点,提出了一种基于Load重用的低功耗数据Cache设计方法.通过保存Load指令从数据Cache中取回的数据,实现了随后Load指令对该数据的重新使用,从而减少了数据Cache的访问次数,有效降低了数据Cache... 针对嵌入式处理器中数据Cache功耗显著的特点,提出了一种基于Load重用的低功耗数据Cache设计方法.通过保存Load指令从数据Cache中取回的数据,实现了随后Load指令对该数据的重新使用,从而减少了数据Cache的访问次数,有效降低了数据Cache的功耗.在SuperV_EF01DSP上的实验结果显示,采用该方法后,在处理器性能没有损失的情况下,数据Cache功耗平均降低29.48%,面积仅增加0.64%. 展开更多
关键词 load重用 低功耗 数据CACHE 嵌入式处理器
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基于K-SVD与FDTW的电力负荷数据修复研究
18
作者 姚晓明 《自动化应用》 2025年第4期92-94,共3页
在电力负荷数据修复领域,现有方法在处理数据缺失和异常值时存在一定的局限性。基于K-SVD和FDTW两种算法,提出了一种新的电力负荷数据修复方法。旨在通过结合K-SVD算法的稀疏编码特性和FDTW算法的高效时间序列匹配能力,开发出一种能够... 在电力负荷数据修复领域,现有方法在处理数据缺失和异常值时存在一定的局限性。基于K-SVD和FDTW两种算法,提出了一种新的电力负荷数据修复方法。旨在通过结合K-SVD算法的稀疏编码特性和FDTW算法的高效时间序列匹配能力,开发出一种能够提高数据修复精度和计算效率的混合算法,为电力系统的数据完整性和准确性提供可靠保障。 展开更多
关键词 K-SVD FDTW 电力负荷 数据修复
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基于改进FCM聚类的电力计量数据异常辨识研究 被引量：1
19
作者 钟磊 姜雪娇 +2 位作者 吴民 孙延松 徐佳隆 《电子设计工程》 2025年第4期142-145,150,共5页
针对电力计量数据量大且较为复杂,导致电力计量数据异常辨识难度上升的问题,提出基于改进FCM聚类的电力计量数据异常辨识方法。根据电力异常负荷的FCM聚类条件,确定改进聚类参数的取值范围,计算异常电力数据的实时负荷量,完成电力异常... 针对电力计量数据量大且较为复杂,导致电力计量数据异常辨识难度上升的问题,提出基于改进FCM聚类的电力计量数据异常辨识方法。根据电力异常负荷的FCM聚类条件,确定改进聚类参数的取值范围,计算异常电力数据的实时负荷量,完成电力异常数据的初步统计。针对异常负荷数据实施耦合处理,结合异常负荷行为分析条件求解异常值指标,以此实现电力计量数据异常辨识。实验结果表明,该方法电力异常负荷数据的实验结果与标准值的数值变化基本一致,二者差值接近于0,能够有效实现电力异常负荷数据聚类统计,满足实际应用需求。 展开更多
关键词 改进FCM聚类 电力计量 数据辨识 电力负荷 数据耦合
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基于大数据分析的新型智慧电站负荷预测
20
作者 杨正华 许鹏 《电工技术》 2025年第16期99-101,109,共4页
准确的负荷预测对于电力系统的高效调度和能源资源的优化分配至关重要,它能够有效减少能源浪费,提升能源利用效率。通过精准预测电力需求,电力系统可以制定更优化的发电计划,保障供需平衡,从而降低运营成本。概述了传统的负荷预测方法,... 准确的负荷预测对于电力系统的高效调度和能源资源的优化分配至关重要,它能够有效减少能源浪费,提升能源利用效率。通过精准预测电力需求,电力系统可以制定更优化的发电计划,保障供需平衡,从而降低运营成本。概述了传统的负荷预测方法,并通过神经网络模型验证了基于大数据分析的新型智慧电站负荷预测方法的有效性。通过对比分析传统负荷预测方法与新型智慧电站负荷预测方法的预测结果,证实了大数据驱动的神经网络模型在提高预测精度和优化电力系统运营方面具有显著优势。 展开更多
关键词 大数据分析 智慧电站 负荷预测
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