一种面向强波动高噪声电力时序数据的压缩方法

风电和光伏发电已经成为全球重要的清洁电力来源,然而其产生的海量强波动高噪声的电力时序数据为智能配网数据存储和通信传输带来巨大的负担。文章针对风力发电和光伏发电产生的时序数据提出了一种高效的时序数据压缩方法,包括时间戳压缩、浮点数量化算法以及浮点数有损压缩算法。通过在公开数据集与传统压缩算法进行对比实验,验证所提方法能有效对电力时序数据进行压缩,在压缩率、均方误差等性能指标上得到较好的提升。

基于知识图谱的电网科技评审专家推荐方法研究

为了提高电网科技项目咨询评审专家遴选效率,提出基于知识图谱的电网科技专家推荐方法。首先构建包含专家、项目和研究领域的电网科技知识图谱,再通过TF-IDF算法提取专家论文和项目领域的关键词,基于音形码编码规则对关键词进行重新编译并通过编辑距离映射至图谱节点,最后利用余弦相似度计算得到专家与项目的最佳匹配组合。以某电网科技项目评审专家推荐为算例,通过K近邻法验证了所提方法的有效性,可在一定程度上增强电网科技项目评审专家遴选质量与效率。