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[发明专利]一种基于多粒度特征和XGBoost模型的短期负荷预测方法-CN202110016829.0在审
发明人：崔婧;曹敏;刘斯扬;聂永杰;赵娜;李婷;李博;唐标;尹春林;杨政 -专利权人：云南电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2021-01-07 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多粒度特征和XGBoost模型的短期负荷预测方法，包括以下步骤：采集待预测地区电力系统的历史短期负荷数据；分析历史短期负荷数据的波动影响因子，获取日期粒度信息和气象粒度信息；利用Pearson相关系数计算出日期粒度信息和气象粒度信息的多维粒度与短期负荷的相关性；根据相关性选出相关性高的特征组合；通过XGboost模型对筛选出来的相关性高的特征组合预测短期负荷。
一种基于粒度特征 xgboost 模型短期负荷预测方法

[发明专利]基于爬坡事件特征识别的风电功率短期预测方法和系统-CN202110098335.1在审
发明人：崔杨;陈正洪;何英杰;李芬;熊雄;杨戈;许沛华;徐涛涛 -专利权人：湖北省气象服务中心（湖北省专业气象服务台）
申请日： 2021-01-25 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：基于爬坡事件特征识别的风电功率短期预测方法和系统，预测方法包括以下步骤：利用最优旋转门算法识别出历史风电功率中具有爬坡趋势的功率段；利用移动滑窗算法进行爬坡趋势段的整合，识别爬坡事件；对识别出的爬坡事件进行分类；建立风电功率爬坡事件预测模型，进行爬坡事件功率预测；建立短期风电功率预测模型，获取初步风电功率预测结果；利用爬坡事件功率预测结果对初步风电功率预测结果进行订正，得到最终的短期风电功率预测结果。本发明结合风电爬坡事件识别进行风电功率短期预测，能够准确的预测出因转折性天气、极端气候事件造成的风电功率爬坡事件，从而有效提高风电功率短期预测准确率。
基于爬坡事件特征识别电功率短期预测方法系统

[发明专利]一种短期电力负荷的预测方法-CN202011528470.7在审
发明人：黄冠通;沈灿然;胡兰馨 -专利权人：上海电机学院
申请日： 2020-12-22 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种短期电力负荷的预测方法，所述预测方法包括：使用集合经验模态分解将输入的电力负荷分解为若干个模态分量，所述若干个模态分量可划分为训练集和测试集；使用长短期记忆网络对所述训练集进行电力负荷预测，将所述训练集的各分预测值累加获得预测值；将所述预测值与真实值进行对比获得误差序列；建立自回归差分移动平均模型，将所述误差序列输入所述自回归差分移动平均模型中修正预测误差获取所述短期电力负荷的预测值；当所述短期电力负荷的预测值满足要求时，建立基于所述集合经验模态分解，所述长短期记忆网络及所述自回归差分移动平均模型的所述电力负荷预测模型。
一种短期电力负荷预测方法

[发明专利]通过参数校正获取铜短期水质基准的方法-CN202111175006.9在审
发明人：穆云松;杨晓玲;邵美晨;齐鲁;李想;赵逸群 -专利权人：中国人民大学
申请日： 2021-10-09 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G01N33/18 文献下载
摘要：本发明提供了一种通过参数校正获取铜短期水质基准的方法，属于水质基准技术领域。本发明由多组研究人员在数据库和文献库中获取短期水生态毒性数据，通过硬度、pH值和DOC值对水生态毒性进行校正，获取每个物种的种平均急性值并进行排序，获取累积概率，进行物种敏感度分布模型拟合，通过指标评价选择最优的拟合模型，并通过该拟合模型获取铜短期水质基准。本发明结果准确、操作简单、可行性高，且能因地制宜推导出各流域或水体的最适铜短期水质基准，解决之前的铜基准对水生生物造成的“过保护”或“欠保护”的问题，能够更加科学合理地推导铜短期水质基准，更好地保护水生态系统
通过参数校正获取短期水质基准方法

[发明专利]一种基于K-means的多分支AGCNN短期电力负荷预测方法-CN202111435479.8在审
发明人：樊江川;李秋燕;于昊正;李科;全少理;郭勇;马杰;郭新志;孙义豪;皇甫霄文 -专利权人：国网河南省电力公司经济技术研究院
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于K‑means的多分支AGCNN短期电力负荷预测方法，包括以下步骤：导入台区的电力负荷历史数据，采用K‑近邻算法对数据进行预处理，得到归一化后的数据；对归一化后的数据采用K‑means聚类得到该台区的负荷类型；构建一个多分支AGCNN短期电力负荷预测模型的网络结构，并对不同类型负荷的样本进行预处理；在多分支AGCNN短期电力负荷预测模型中，采用Adam算法对负荷数据进行网络训练；基于多分支AGCNN短期电力负荷预测模型预测该台区的电力负荷，得到负荷预测结果。本发明能够深度挖掘数据提供的特征并降低特征的复杂度，提高对台区短期电力负荷的预测精度。
一种基于 means 分支 agcnn 短期电力负荷预测方法

[发明专利]基于长短期记忆神经网络的生命体触电电流检测方法-CN202111349196.1在审
发明人：赵启承;周金辉;王子凌;莫金龙;陈超;童力;柴卫健 -专利权人：国网浙江省电力有限公司电力科学研究院;浙江亿安电力电子科技有限公司
申请日： 2021-11-15 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及基于长短期记忆神经网络的生命体触电电流检测方法，包括如下步骤：a)、搭建生命体触电试验平台，采集试验过程中的剩余电流波形数据；b)、采用小波分解方法对步骤a)中采集的剩余电流波形数据的原始信号进行降噪处理，c)、将经过步骤b)处理过的信号按照3:1比例随机划分为训练集和测试集，并将训练集数据作为长短期记忆神经网络模型的输入对长短期记忆神经网络模型进行训练；利用训练好的长短期记忆神经网络模型对测试集的数据进行测试与CNN和BP网络相比，本发明的长短期记忆神经网络(LSTM)在训练次数以及平均计算时间上有明显的优势。
基于短期记忆神经网络生命体触电电流检测方法

[发明专利]一种基于图神经网络挖掘用户长短期兴趣的序列推荐方法-CN202210160090.5在审
发明人：韩启龙;刘东升;宋洪涛;李丽洁;马志强;王也;王宇华 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2022-02-22 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于图神经网络挖掘用户长短期兴趣的序列推荐方法,获得用户个人信息和用户交互序列数据集，将数据集进行预处理并分为训练集和测试集；构建基于图神经网络挖掘用户长短期兴趣的序列推荐模型；对所述基于图神经网络挖掘用户长短期兴趣的序列推荐模型进行训练；将待推荐用户的个人信息和交互序列输入到训练后的基于图神经网络挖掘用户长短期兴趣的序列推荐模型，计算待推荐项目相对于该用户的推荐得分，根据推荐得分将项目推荐给用户；本发明解决序列推荐场景中没有办法有效捕获用户长短期兴趣
一种基于神经网络挖掘用户短期兴趣序列推荐方法

[发明专利]地铁OD量预测方法、设备、存储介质-CN202210542245.1在审
发明人：李子牧;张蕾;王伟 -专利权人：交控科技股份有限公司
申请日： 2022-05-18 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请提供一种地铁OD量预测方法、设备、存储介质，该方法包括：确定预测时间段的OD量长期预测值；获取当前的测量变量；根据测量变量对预测时间段进行OD量短期预测，得到OD量短期预测值；综合OD量短期预测值和本申请提供的方法综合OD量短期预测值和OD量长期预测值，得到预测时间段的OD量最终预测值，使得OD量最终预测值既有OD量长期预测的预测参数少的特点，又有短期预测的预测精确特点，在提供精确预测的同时降低预测复杂度
地铁 od 预测方法设备存储介质

[发明专利]一种异常用电用户识别方法-CN202210190231.8在审
发明人：顾臻;庄葛巍;贺青;周磊;张静月;苏鹏涛;潘晔 -专利权人：国网上海市电力公司;上海欣能信息科技发展有限公司
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种异常用电用户识别方法，包括以下步骤：构建用户特征数据集，所述的用户特征数据集分为长周期特征数据和中短期特征数据；分别对长周期特征数据和中短期特征数据依次进行分箱操作、WOE编码以及变量筛选，对应获得长周期筛选特征集和中短期筛选特征集；将长周期筛选特征集输入长期异常用电模型，获得第一输出结果，将中短期筛选特征集输入短期异常用电模型，获得第二输出结果；将第一输出结果和第二输出结果输入评分模型
一种异常用电用户识别方法

[发明专利]一种基于长短期记忆网络的智能化变压器故障诊断方法-CN202210327261.9在审
发明人：栾丛超;吴涛;杜保华;吴智群;黄廷辉 -专利权人：西安热工研究院有限公司
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及变压器故障诊断领域，提供了一种基于长短期记忆网络的智能化变压器故障诊断方法，采用少数类样本过采样的方法对收集到的变压器故障溶解气体特征样本进行扩充，并借助L1正则化理论确定样本扩充至何时结束。变压器溶解气体为特征样本输入至长短期记忆网络，变压器的故障类别作为长短期记忆网络的输出。基于贝叶斯优化算法以最小训练样本错误率为目标函数确定长短期记忆网络隐藏层神经元个数、初始学习率以及L2正则化因子三个超参数，在此基础上训练并建立长短期记忆网络变压器故障诊断模型。
一种基于短期记忆网络智能化变压器故障诊断方法

[发明专利]柴油发动机的排气处理装置-CN202210649561.9在审
发明人：井上胜支;舩木耕一;藤原正德;久野完;喜多健太郎;吉田勇树 -专利权人：株式会社久保田
申请日： 2019-04-24 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： F01N3/021 文献下载
摘要：在DPF的再生处理结束后，由计时装置测量DPF的压差达到再生必要值为止的非再生运行状态的累积时间(IT)，在该累积时间(IT)为小于规定的判定时间的短期间隔的情况下，通过计数装置对短期间隔的次数(IC)进行计数，在连续的短期间隔的次数(IC)达到规定的警报必要数的情况下，通过警报装置发出警报。优选地，在短期间隔的次数(IC)达到规定的警报必要数之前，在非再生运行状态的累积时间(IT)为规定的判定时间以上的长期间隔的情况下，已计数的短期间隔的次数(IC)被重置为0。
柴油发动机排气处理装置

[发明专利]一种高速服务区能源系统短期负荷预测方法及系统-CN202310391422.5在审
发明人：吕游;时一钧;田禾露;邓丹;李泽洋 -专利权人：华北电力大学
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明公开一种高速服务区能源系统短期负荷预测方法及系统，属于高速服务区能源系统领域。获取高速服务区能源系统中电能、冷能、热能三种能源类别的历史运行数据后，重组和叠加成像素图，将所有能源类别任一采集时刻的前n个采集时刻的像素图组成元胞数组后作为输入量，同一能源类别任一采集时刻的总负荷数据作为标签，训练短期负荷预测模型，获得每种能源类别训练好的短期负荷预测模型，利用训练好的短期负荷预测模型即可预测每种能源类别在预测时刻的总负荷数据。本发明通过充分发掘不同能源类别之间的耦合信息，并结合MCNN‑LSTM神经网络模型，提高了预测短期负荷的精确。
一种高速服务区能源系统短期负荷预测方法

[发明专利]一种风光火储一体化调度策略执行方法及系统-CN202211350377.0在审
发明人：巴蕾;要鹏飞;王建峰;郭小江;申旭辉;赫卫国;汤海雁;郭晓锋;程明;孙财新;刘强博;李铮;潘霄峰;王鸿策 -专利权人：华能陇东能源有限责任公司;中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： H02J3/32 文献下载
摘要：其中，该方法包括：设置风光火储一体化中长期目标函数和中长期约束条件；以及设置风光火储一体化短期目标函数和短期约束条件；所述风光火储根据所述中长期目标函数和中长期约束条件进行一体化中长期调度，以使新能源占比最大，所述新能源包括风光；以及所述风光火储根据所述短期目标函数和短期约束条件进行一体化短期调度，以使所述风光火储的总运行成本最小、弃风弃光率最低。
一种风光一体化调度策略执行方法系统

[发明专利]一种光伏发电功率短期预测方法及系统-CN202310322568.4在审
发明人：吕学志;张荣华;刘涛;张金桂;曲秀勇;寇春雷;王庆利;纪海强;孙逢麟;李建杰;曹金京;穆明亮;李尊华;菅欣怡;王友国;李蓬;李兴旺;宋汉梁;刘海明 -专利权人：国网山东省电力公司滨州供电公司
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及发电功率预测领域，具体公开一种光伏发电功率短期预测方法及系统，获取光伏发电数据的历史数据；对历史数据进行预处理；以预处理后的历史数据为样本，基于深度置信网络进行预测模型的预训练，获得预训练光伏发电功率短期预测模型；对预训练光伏发电功率短期预测模型进行反向微调，获得最终的光伏发电功率短期预测模型；将测试当天气象数据作为输入，基于最终的光伏发电功率短期预测模型对测试当天的光伏发电功率进行预测。
一种发电功率短期预测方法系统

[发明专利]一种面向能源互联网零碳园区的短期负荷预测方法及装置-CN202211052855.X在审
发明人：王春生;宋卓然;张明理;张娜;李剑峰;姜涛;潘霄;程孟增;赵琳;胡诗尧;郭玥;王云飞;王宗元;杨博;胡旌伟;葛磊蛟;刘嘉恒 -专利权人：国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院;国家电网有限公司;国网经济技术研究院有限公司;天津大学
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向能源互联网的零碳园区短期负荷预测方法及装置包括，根据不同负荷类型，提出相应预测模型输入变量选择方法；基于所提出的预测模型输入变量选择方法，提出相关阈值参数的自适应更新方法并获得输出数值；基于所述输出数值构建零碳园区短期负荷预测模型；基于所述零碳园区短期负荷预测模型预测当前时间点内不同负荷类型的负荷值。本发明提出一种面向能源互联网的零碳园区短期负荷预测方法及装置，本发明中所提出的方法可以克服弱耦合的输入变量会对预测结果产生不利影响，进而提高面向能源互联网的零碳园区的短期负荷预测的精度。
一种面向能源互联网零碳园区短期负荷预测方法装置