基于关键点与迁移学习的用户用电能耗动态预测算法

用户用电能耗数据具有时变性特点,导致用户用电能耗动态预测准确性较低。因此,设计一个基于关键点与迁移学习的用户用电能耗动态预测算法。应用迁移学习模型挖掘数据,采用关键点方法计算两个数据的余弦相似度,计算完成后融合数据,进行数据降噪与无量纲化处理,建立变分模型,分解采集的信号,将其分解为若干个波动规律的简单信号分量。在此基础上,结合支持向量回归方法与PSO算法组,实现用户用电能耗动态预测。实验结果表明,所提出的预测方法在电锅炉电能消耗、空调电能消耗、工作日电能消耗以及非工作日的电能消耗预测上,都具有较高的准确性。

基于离群点检测算法的电力大数据异常值检测

目前提出的电力大数据异常值检测方法由于检测过程中无法提取异常特征,因此检测到的异常电流和异常电压所在时间不同,为此提出基于离群点检测算法的电力大数据异常值检测方法。利用高斯混合模型中提取电力大数据异常值的特征,通过离群点检测出符合距离要求的异常值,初步检测易于识别的异常数据。分析离群点与异常值分布密度之间的关联性,确定更深层次的异常值,使用离群点进入数据簇中和聚类中心中寻找缺少异常特征的异常值。实验结果表明,基于离群点检测算法的电力大数据异常值检测方法检测到的异常数据离散情况和振幅波动响应状态具有一致性,异常电流和异常电压所在时间都为0.3~0.4s,证明了方法的可行性。

变电运维智能化远程管理系统的应用策略探究

本文简要阐述了智能化远程管理系统工作原理,分析了变电运维智能化远程管理系统应用必要性,对变电运维智能化远程管理系统的应用策略及未来展望进行探究。

电力企业线损管理中存在的问题与对策探究

电力企业管理水平,关系到国民电力供应稳定性。目前,我国电力企业在线损管理上仍存在诸多不足,导致电力资源线损严重,浪费了大量资源。故此,文章将概述线损定义,分析我国企业在线损管理中存在的若干问题,并探究线损管理对策,旨在促进我国电力企业良性发展,节约电力能源。

人脸识别技术在办电业务场景中的研究与应用

为提高办电业务场景在服务用户时能够具备更高的业务办理效率,本文将人脸识别技术应用在办电业务场景中,以提升办电业务的工作效率。针对办电业务客户设计标识编码生成器,通过生成器实现所属业务对象标识的生成,并记录当前目标办电业务的标识最大值,对办电业务客户标识编码的生成后,引入人脸识别技术,对用户的人脸图像以及区域进行标识,对不同特征人群特征进行识别或直接通过用户自主选择,对应生成业务办理场景逻辑,完成人脸识别技术的应用。将该技术应用到真实办电业务环境当,在这一场景下,多种群体的业务办理耗时均明显缩短,在保证业务办理及服务质量的前提条件下,有效提升办电业务办理的效率。

探究智能电网建设与电力市场发展

本文针对智能电网建设与电力市场发展展开分析,结合各方面因素提出相应的解决对策,希望能够为电力市场发展带来帮助。