CN111784534A - 含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法及*** - Google Patents
含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法及*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN111784534A CN111784534A CN202010572950.7A CN202010572950A CN111784534A CN 111784534 A CN111784534 A CN 111784534A CN 202010572950 A CN202010572950 A CN 202010572950A CN 111784534 A CN111784534 A CN 111784534A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- energy metering
- subsystems
- metering system
- subsystem
- state
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 56
- 230000036541 health Effects 0.000 claims abstract description 48
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 38
- 238000013506 data mapping Methods 0.000 claims abstract description 26
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 16
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 12
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 9
- 230000003862 health status Effects 0.000 claims description 5
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 4
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 abstract description 8
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 3
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- -1 electricity Substances 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法、***、介质及设备,属于能源***运行状态预测技术领域,用于解决目前评价方法复杂、预测准确性不高的技术问题,此方法包括步骤:S1、获取综合能源计量***所含子***运行状态信息;S2、构建含子***运行状态信息的综合能源数据映射矩阵;S3、基于线性最大特征值法计算各子***的权重系数;S4、基于阈值差异性判决实现***健康状态预测。本发明具有降低综合能源计量***运行健康状态预测复杂性和提高运行健康状态预测准确性等优点。
Description
技术领域
本发明涉及能源***运行状态预测技术领域,具体涉及一种含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法、***、介质及设备。
背景技术
综合能源计量***是智能用电领域的重要技术支撑***。随着能源互联网的产业发展,综合能源计量***涵盖了水电气热等能源的计量,依托覆盖广泛的智能“多表合一”电能表(支持水电气热计量数据采集功能)和用电信息采集***,实现综合能源计量。综合能源计量***包含有多个子***(如多表合一智能表子***、本地通信子***、采集终端子***、远程通信子***和主站子***等)。其中***运行状态评价技术是实现综合能源计量管理***建设与运行的重要支撑技术之一。
综合能源计量***运行稳定性因涉及多个子***变为复杂,缺乏综合的方法加以评价;现有方法是分别对单一子***进行单一评价,缺乏综合评价,评价方法复杂,缺乏直观性和简便性。另一方面,***的运行稳定性通常和最近一段时间运行数据关联,现有方法通常只考虑当前***的当前状态,通过阈值判断,不足以刻画***运行的变化性,准确性不高。
发明内容
本发明要解决的技术问题就在于:针对现有技术存在的技术问题,本发明提供一种降低综合能源计量***运行健康状态预测复杂性和提高运行健康状态预测准确性的含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法、***、介质及设备。
为了解决上述技术问题,本发明采用的技术方案为:
一种含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、获取综合能源计量***所含子***运行状态信息;
S2、构建含子***运行状态信息的综合能源数据映射矩阵;
S3、基于线性最大特征值法计算各子***的权重系数;
S4、基于阈值差异性判决实现***健康状态预测。
优选地,步骤S1的具体过程为:
设第k日No.i子***中第j个健康指标值为xi,j(k);按照采样间隔T,周期性的收集所有子***的运行健康指标值,统计获取***K日内的所有子***健康指标信息xi,j(k)。
优选地,步骤S2的具体过程为:
对于任意k日No.i子***中第j个运行状态的健康指标xi,j(k),构建含K 日内的所有子***健康指标信息的指标信息矩阵
对于任意No.i子***的任意第j个指标,根据公式计算指标值xi,j(k)(k=1,...,K)的数据映射量 Xi,j(s)(s=1,...,K);重复信息矩阵A的数据映射操作,计算所有指标的数据映射量得到***状态的数据映射矩阵:
优选地,步骤S3的具体过程为:
设对于任意No.i子***第j个指标的健康状态的权重系数为ψi,j,按照公式H=BTB构建实对称矩阵H,其中BT为矩阵B的转置矩阵;基于线性最大特征值法计算矩阵H的最大特征值所对应的标准特征向量ψ,并选取ψ作为权重系数向量集,其中
优选地,步骤S4的具体过程为:
设No.i子***中第j个健康指标标准权重系数为wi,j,按照S2和S3中步骤计算***标准运行状态下的指标标准权重系数向量集
设***标准运行状态下的标准阈值为α,根据公式 和分别计算Sw和Sψ,然后根据公式计算所统计运行状态的差异性阈值β;当β≤α时,输出预测结果:当前***处于不健康状态;否则输出:当前***处于健康状态。
优选地,N的取值范围为3~10。
优选地,K的取值范围为4~7。
本发明还公开了一种含多子***的综合能源计量***运行状态预测***,包括:
获取模块,用于获取综合能源计量***所含子***运行状态信息;
构建模块,用于构建含子***运行状态信息的综合能源数据映射矩阵;
计算模块,用于基于线性最大特征值法计算各子***的权重系数;
预测模块,用于基于阈值差异性判决实现***健康状态预测。
本发明进一步公开了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序在被处理器运行时执行如上所述的含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法的步骤。
本发明还公开了一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有计算机程序,所述计算机程序在被处理器运行时执行如上所述的含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法的步骤。
与现有技术相比,本发明的优点在于:
本发明针对现有评价方法的复杂性和缺乏动态变化性影响准确性不足问题,在充分考虑综合***多子***组成特征和数据动态关联性的基础上,通过统计获取综合能源计量管理***所含子***运行状态信息,构建含子***运行状态信息的综合能源数据映射矩阵,基于线性最大特征值法计算各子***的权重系数,基于阈值差异性判决实现***健康状态预测,有效降低综合能源计量***运行健康状态预测复杂性和提高运行健康状态预测准确性。
附图说明
图1为本发明的方法在实施例的流程图。
图2为本发明在具体实施例的应用场景图。
具体实施方式
以下结合说明书附图和具体实施例对本发明作进一步描述。
如图1所示,本实施例的含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法,包括以下步骤:
S1、获取综合能源计量***所含子***运行状态信息;
S2、构建含子***运行状态信息的综合能源数据映射矩阵;
S3、基于线性最大特征值法计算各子***的权重系数;
S4、基于阈值差异性判决实现***健康状态预测。
本发明针对现有评价方法的复杂性和缺乏动态变化性影响准确性不足的问题,在充分考虑综合***多子***组成特征和数据动态关联性的基础上,通过统计获取综合能源计量管理***所含子***运行状态信息,构建含子***运行状态信息的综合能源数据映射矩阵,基于线性最大特征值法计算各子***的权重系数,基于阈值差异性判决实现***健康状态预测,有效降低综合能源计量***运行健康状态预测复杂性和提高运行健康状态预测准确性。
本实施例中,在步骤S1中,获取综合能源计量***所含子***运行状态信息的具体过程为:
设综合能源计量***共含有N(取值范围为3~10)个子***,设第No.i (1≤i≤N)子***中一共含有qi个运行状态的健康指标,则综合能源计量***的健康指标总数设第k(1≤k≤K)日No.i子***中第j(0≤j≤mi) 个健康指标值为xi,j(k);按照采样间隔T(单位为天),周期性的收集所有子***的运行健康指标值,统计获取***K(取值范围为4~7)日内的所有子***健康指标信息xi,j(k)。
在一具体实施例中:综合能源计量***共含有N=5个子***,设第No.i (1≤i≤N)子***中均只有1个运行状态的健康指标,则综合能源计量***的健康指标总数设第k(1≤k≤K)日No.i子***中第j(0≤j≤mi) 个健康指标值为xi,j(k);按照采样间隔T(单位为天),周期性的收集所有子***的运行健康指标值,统计获取***K(取值范围为4~7)日内的所有子***健康指标信息xi,j(k)。具体健康指标信息如表1所示。
表1:
本实施例中,在步骤S2中,构建含子***运行状态信息的综合能源数据映射矩阵的具体过程为:
对于任意k日No.i子***中第j个运行状态的健康指标xi,j(k),构建含K 日内的所有子***健康指标信息的指标信息矩阵
对于任意No.i子***的任意第j个指标,根据公式计算指标值xi,j(k)(k=1,...,K)的数据映射量 Xi,j(s)(s=1,...,K);重复信息矩阵A的数据映射操作,计算所有指标的数据映射量得到***状态的数据映射矩阵:
在一具体实施例中,对于任意k日No.i子***中第j个运行状态的健康指标xi,j(k),构建含K=4日内的所有子***健康指标信息的指标信息矩阵
对于任意No.i子***的任意第j个指标,根据公式计算指标值xi,j(k)(k=1,...,K)的数据映射量Xi,j(s)(s=1,...,K);重复信息矩阵A的数据映射操作,计算所有指标的数据映射量得到***状态的数据映射矩阵:
本实施例中,在步骤S3中,基于线性最大特征值法计算各子***的权重系数的具体过程为:
设对于任意No.i子***第j个指标的健康状态的权重系数为ψi,j,按照公式H=BTB构建实对称矩阵H(式中BT为矩阵B的转置矩阵),基于线性最大特征值法计算矩阵H的最大特征值所对应的标准特征向量ψ,并选取ψ作为权重系数向量集,其中
在一具体实施例中:设对于任意No.i子***第j个指标的健康状态的权重系数为ψi,j,按照公式H=BTB构建实对称矩阵H(式中BT为矩阵B的转置矩阵),基于线性最大特征值法计算矩阵H的最大特征值所对应的标准特征向量ψ,并选取ψ作为权重系数向量集,其中
ψB={0.1998,0.1998,0.1999,0.2002,0.2003}。
本实施例中,在步骤S4中,基于阈值差异性判决实现***健康状态预测的具体过程为:
设No.i子***中第j(0≤j≤mi)个健康指标标准权重系数为wi,j,按照 S2和S3中步骤计算***标准运行状态下的指标标准权重系数向量集
设***标准运行状态下的标准阈值为α(取值范围为0~1),根据公式
在一具体实施例中:设No.i子***中第j(0≤j≤mi)个健康指标标准权重系数为wi,j,按照S2和S3中步骤计算***标准运行状态下的指标标准权重系数向量集w={0.1998,0.1920,0.1999,0.2000,0.2003};设***标准运行状态下的标准阈值为α=0.75,根据公式 和分别计算Sw和Sψ,然后根据公式计算所统计运行状态的差异性阈值β=0.78;此时不满足β≤α时,故输出预测结果:当前***处于健康状态。
本发明还相应公开了一种含多子***的综合能源计量***运行状态预测***,包括:
获取模块,用于获取综合能源计量***所含子***运行状态信息;
构建模块,用于构建含子***运行状态信息的综合能源数据映射矩阵;
计算模块,用于基于线性最大特征值法计算各子***的权重系数;
预测模块,用于基于阈值差异性判决实现***健康状态预测。
本发明的***,用于执行如上所述的方法,同样具有如上方法所述的优点。
本发明进一步公开了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序在被处理器运行时执行如上所述的含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法的步骤。本发明还公开了一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有计算机程序,所述计算机程序在被处理器运行时执行如上所述的含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法的步骤。本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程,也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,计算机程序可存储于一个计算机可读存储介质中,该计算机程序在被处理器执行时,可实现上述各个方法实施例的步骤。其中,计算机程序包括计算机程序代码,计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括:能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM,Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。存储器可用于存储计算机程序和/或模块,处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块,以及调用存储在存储器内的数据,实现各种功能。存储器可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如硬盘、内存、插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD) 卡,闪存卡(FlashCard)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其它易失性固态存储器件等。
以上仅是本发明的优选实施方式,本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例,凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰,应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、获取综合能源计量***所含子***运行状态信息;
S2、构建含子***运行状态信息的综合能源数据映射矩阵;
S3、基于线性最大特征值法计算各子***的权重系数;
S4、基于阈值差异性判决实现***健康状态预测。
6.根据权利要求2所述的含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法,其特征在于,N的取值范围为3~10。
7.根据权利要求2所述的含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法,其特征在于,K的取值范围为4~7。
8.一种含多子***的综合能源计量***运行状态预测***,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取综合能源计量***所含子***运行状态信息;
构建模块,用于构建含子***运行状态信息的综合能源数据映射矩阵;
计算模块,用于基于线性最大特征值法计算各子***的权重系数;
预测模块,用于基于阈值差异性判决实现***健康状态预测。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序在被处理器运行时执行如权利要求1~7中任意一项所述的含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法的步骤。
10.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序在被处理器运行时执行如权利要求1~7中任意一项所述的含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010572950.7A CN111784534B (zh) | 2020-06-22 | 2020-06-22 | 含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法及*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010572950.7A CN111784534B (zh) | 2020-06-22 | 2020-06-22 | 含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法及*** |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111784534A true CN111784534A (zh) | 2020-10-16 |
CN111784534B CN111784534B (zh) | 2023-12-12 |
Family
ID=72756123
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010572950.7A Active CN111784534B (zh) | 2020-06-22 | 2020-06-22 | 含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法及*** |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111784534B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112149318A (zh) * | 2020-11-24 | 2020-12-29 | 清华四川能源互联网研究院 | 综合能源***的协调状态确定方法及相关装置 |
CN113627741A (zh) * | 2021-07-20 | 2021-11-09 | 国网湖南省电力有限公司 | 一种充电桩电能计量***运行状态综合评价方法及装置 |
CN114036723A (zh) * | 2021-10-19 | 2022-02-11 | 南京南瑞继保电气有限公司 | 综合能源***运行状态预测方法、装置、设备及存储介质 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108776855A (zh) * | 2018-04-17 | 2018-11-09 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种智能设备健康状态评价方法及*** |
US20180347843A1 (en) * | 2017-05-30 | 2018-12-06 | Mikros Systems Corporation | Methods and systems for prognostic analysis in electromechanical and environmental control equipment in building management systems |
CN109241601A (zh) * | 2018-08-28 | 2019-01-18 | 大连理工大学 | 一种基于改进型拉开档次法的数控机床综合性能评价方法 |
CN109307854A (zh) * | 2018-10-29 | 2019-02-05 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种电能计量装置综合评估方法及*** |
CN109885907A (zh) * | 2019-01-29 | 2019-06-14 | 南京航空航天大学 | 一种基于云模型的卫星姿控***健康状态评估和预测方法 |
CN110007652A (zh) * | 2019-03-22 | 2019-07-12 | 华中科技大学 | 一种水电机组劣化趋势区间预测方法与*** |
CN111239516A (zh) * | 2020-01-19 | 2020-06-05 | 广东电网有限责任公司计量中心 | 一种互感器寿命预测方法及装置 |
-
2020
- 2020-06-22 CN CN202010572950.7A patent/CN111784534B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20180347843A1 (en) * | 2017-05-30 | 2018-12-06 | Mikros Systems Corporation | Methods and systems for prognostic analysis in electromechanical and environmental control equipment in building management systems |
CN108776855A (zh) * | 2018-04-17 | 2018-11-09 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种智能设备健康状态评价方法及*** |
CN109241601A (zh) * | 2018-08-28 | 2019-01-18 | 大连理工大学 | 一种基于改进型拉开档次法的数控机床综合性能评价方法 |
CN109307854A (zh) * | 2018-10-29 | 2019-02-05 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种电能计量装置综合评估方法及*** |
CN109885907A (zh) * | 2019-01-29 | 2019-06-14 | 南京航空航天大学 | 一种基于云模型的卫星姿控***健康状态评估和预测方法 |
CN110007652A (zh) * | 2019-03-22 | 2019-07-12 | 华中科技大学 | 一种水电机组劣化趋势区间预测方法与*** |
CN111239516A (zh) * | 2020-01-19 | 2020-06-05 | 广东电网有限责任公司计量中心 | 一种互感器寿命预测方法及装置 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
CHUANG MA等: "Electric Energy Meter State Management System Based on Index Analysis System", 《2019 IEEE 4TH ADVANCED INFORMATION TECHNOLOGY, ELECTRONIC AND AUTOMATION CONTROL CONFERENCE (IAEAC)》, pages 2353 - 2356 * |
李更丰等: "综合能源***运行可靠性评估综述及展望", 《电力自动化设备》, vol. 39, no. 08, pages 12 - 21 * |
黄瑞等: "基于递阶结构的多表合一能源计量***运行状态综合评价方法", 《电测与仪表》, vol. 60, no. 08, pages 187 - 193 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112149318A (zh) * | 2020-11-24 | 2020-12-29 | 清华四川能源互联网研究院 | 综合能源***的协调状态确定方法及相关装置 |
CN113627741A (zh) * | 2021-07-20 | 2021-11-09 | 国网湖南省电力有限公司 | 一种充电桩电能计量***运行状态综合评价方法及装置 |
CN113627741B (zh) * | 2021-07-20 | 2023-12-12 | 国网湖南省电力有限公司 | 一种充电桩电能计量***运行状态综合评价方法及装置 |
CN114036723A (zh) * | 2021-10-19 | 2022-02-11 | 南京南瑞继保电气有限公司 | 综合能源***运行状态预测方法、装置、设备及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111784534B (zh) | 2023-12-12 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111784534A (zh) | 含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法及*** | |
CN116544999B (zh) | 储能***的装机容量确定方法、装置、设备和介质 | |
CN109002359A (zh) | 一种计算节点服务器的调度方法及相关装置 | |
CN113177366A (zh) | 一种综合能源***规划方法、装置和终端设备 | |
CN109470918A (zh) | Ir46电能表的电量数据处理方法和ir46电能表 | |
CN113516275A (zh) | 一种配电网超短期负荷预测方法、装置及终端设备 | |
CN116701887B (zh) | 用电量预测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN115952928B (zh) | 一种短期电力负荷预测方法、装置、设备及存储介质 | |
CN115526068B (zh) | 失准模型参数确定方法、装置、设备和存储介质 | |
CN116862137A (zh) | 基于数据融合的充电桩负荷柔性调度方法及装置 | |
CN109344875B (zh) | 基于聚类分析的日风电出力时序生成方法及装置 | |
CN108427742B (zh) | 一种基于低秩矩阵的配电网可靠性数据修复方法及*** | |
CN116644567A (zh) | 一种电力***关键输电断面确定方法、***、设备和介质 | |
CN116127447A (zh) | 虚拟电厂虚假数据注入攻击检测方法、装置、终端及介质 | |
CN106503128A (zh) | 一种智能电表数据查询方法及*** | |
CN113779861B (zh) | 光伏功率的预测方法及终端设备 | |
CN111476408B (zh) | 一种电力通信设备状态预测方法及*** | |
CN115796338A (zh) | 光伏发电功率预测模型构建及光伏发电功率预测方法 | |
CN111915451B (zh) | 台区日功率曲线计算方法 | |
CN112036607A (zh) | 基于出力水平的风电出力波动预测方法、装置及存储介质 | |
CN108228550A (zh) | 应用于供电***的统计线损自动计算与报告生成*** | |
CN118228069A (zh) | 用电负荷预测方法、装置、设备、介质和程序产品 | |
CN117435870B (zh) | 一种负荷数据实时填充方法、***、设备和介质 | |
CN117748500B (zh) | 光伏功率预测方法、装置、设备及介质 | |
CN112163696B (zh) | 基于水文指数的电力***稳定性预测方法及装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |