[发明专利]一种负荷释放特性的影响因素分析方法在审

专利信息
申请号: 201910193881.6 申请日: 2019-03-14
公开(公告)号: CN110020747A 公开(公告)日: 2019-07-16
发明(设计)人: 宋珂;张博;蔡之飞;李妍;张旭军;祝智杭;刘一鸣;王标;刘安迪 申请(专利权)人: 华中科技大学;国网河南省电力公司许昌供电公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06
代理公司: 华中科技大学专利中心 42201 代理人: 曹葆青;李智
地址: 430074 湖北*** 国省代码: 湖北;42
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摘要: 发明涉及一种负荷释放特性的影响因素分析方法,包括:采集供电区域的第一电力数据及其多个影响因素,多个影响因素构成第一影响因素组;基于Python语言,对第一电力数据和第一影响因素组进行清洗处理,得到第二电力数据和第二影响因素组;基于粗糙集理论,从第二影响因素组中确定第二电力数据的主要影响因素。本发明基于大数据研究,利用粗糙集理论研究各小区相关指标数据对其用电负荷变化的影响。一方面,收集所研究区域的各项数据指标,利用python语言对数据进行清洗,得到大数据汇总,提高了大数据挖掘的灵活性以及数据处理效率;另一方面,基于粗糙集理论从各因素中选出主要影响因素,精确度高,具有良好的应用前景。
搜索关键词: 影响因素 电力数据 粗糙集理论 大数据 影响因素分析 负荷释放 数据处理效率 供电区域 清洗处理 数据指标 研究区域 用电负荷 指标数据 清洗 采集 研究 挖掘 小区 应用
【主权项】:
1.一种负荷释放特性的影响因素分析方法,其特征在于,包括:步骤1、采集供电区域的第一电力数据及其影响因素信息,所述影响因素信息构成第一影响因素组;步骤2、采用Python语言对所述第一电力数据和所述第一影响因素组进行清洗处理,得到第二电力数据和第二影响因素组;步骤3、基于粗糙集理论,从所述第二影响因素组中确定所述第二电力数据的主要影响因素。
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