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基于用电信息采集系统的运行电表故障智能分析被引量：25: 2014年; 电能计量的准确性直接影响贸易结算的准确、公正,涉及广大客户利益,受到社会广泛关注。近年来,国内部分地区电网已有电力用户用电信息采集系统建成并投运,该系统针对不同的电力用户,采取不同的分类进行数据的采集。基于电力用户用电信息采集系统,对其采集到的大数据进行处理,利用数据挖掘工具,建立专家库并进行智能诊断,实现对运行电表的状态评估。; 陈驰; 关键词：数据挖掘分析

一种基于ARIMA模型负荷预测的并行化计算方法: 本发明公开了一种基于ARIMA模型负荷预测的并行化计算方法，该方法包括：根据电力负荷特性，每日同时刻数据之间具有很强的关联性，将原始电力负荷数据进行划分组成时间序列数据；新建若干线程，将所有线程进行同步，并设置全局共享的...; 麦鸿坤李惊涛董雨肖坚红李春生赵永红吴熙辰陈驰吴少雄; 文献传递

基于多维关联规则算法判断电能表计量不准确异常的方法: 本发明公开了一种基于多维关联规则算法判断电能表计量不准确异常的方法，是计量装置及采集设备的在线监测和智能诊断系统，判定电能表自身计量异常的算法（排除用户窃电行为），电能表自身计量不准确故障包括电能表停走（含慢走）和飞走二...; 王文红李惊涛陈俊彦肖坚红严小文赵永红周永真陈驰李婷婷; 文献传递

一种基于温度的电力负荷数据长期预测方法: 本发明公开了一种基于温度的电力负荷数据长期预测方法，该方法包括：获取一定时间内采集时点的电力负荷数据及日均气温；将日均气温作为电力负荷数据的刻画指标，基于获取到的电力负荷数据和基于回归方法的边际增量模型，预测未来某一日在...; 董雨肖坚红赵永红李春生徐刚陈驰李家丽麦鸿坤张泽宇; 文献传递

基于工业结构调整的安徽省工业用电量预测研究被引量：2: 2016年; 工业用电量在全社会用电量中的占比较高,准确预测工业用电量可以用于分析全社会用电量的变化趋势。将工业用电量分解为工业增加值和工业用电强度的乘积,以安徽省为例,将工业行业划分为轻工业、高能耗行业、先进制造业和采矿业四大类,考察工业用电强度与工业增加值结构的关系,建立多元线性回归模型,分析工业结构调整对工业用电强度的影响,从而预测工业用电量。; 葛斐王宝陈驰李周; 关键词：工业用电量

基于聚类算法对异常事件分析评价电能表整体状态的方法: 本发明公开了一种基于聚类算法对异常事件分析评价电能表整体状态的方法，本发明对发生存在过压、过流、电能表时钟不对、电能表电压欠压、电能表温度过高、电能表开表盖、负荷持续越上限、电压逆相序、电流逆相序、潮流反向、电压三相不平...; 王文红李惊涛陈俊彦陈驰孙经肖坚红周永真王军张良

基于气温与经济增长的用电需求预测被引量：3: 2016年; 经济新常态和近年气温大波动大大增加了用电需求高精度预测的难度,不考虑经济走势或忽略气温因素的传统预测手段和智能算法无法满足电力市场预测工作的实际需要。借助于计量经济方法,构建了基于气温与经济增长的用电需求预测模型,并以安徽省月度全社会用电量预测为例加以分析说明。结果表明,该模型具有预测过程简单、实现便捷、预测效果好等优点,能够为能源主管部门和电力市场分析人员开展年度内用电需求预测提供一种有效方法。; 王宝陈驰叶彬葛斐杨敏杜海红; 关键词：用电需求气温经济增长

基于R语言的负荷预测ARIMA模型并行化研究被引量：62: 2015年; 自回归求和移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型常在R语言环境下被用于电力负荷数据的分析和预测。然而,面对海量数据背景下的工程应用,R环境下ARIMA模型的运行效率无法达到令人满意的程度。针对此问题,通过JAVA与R的实时通信,充分利用JAVA丰富的开源资源与R强大的统计计算功能,在JAVA中进行程序的逻辑判断,在R中进行数值计算,采用混合编程,最后完成ARIMA模型接口的封装,实现了基于负荷数据预测的ARIMA模型的串行化程序。在串行程序完成的基础上,根据电力负荷特性,对数据进行划分,结合JAVA多线程技术,实现了ARIMA模型的并行化。最后,结合文中提出的复合评价指标,对安徽地区随机获取的用户电力负荷进行了测试。结果表明,ARIMA模型并行算法预测准确率好,代码执行效率高。; 麦鸿坤肖坚红吴熙辰陈驰; 关键词：电力负荷预测 ARIMA R语言并行化

计量异常分析系统中的电压缺相算法: 本发明公开了一种计量异常分析系统中的电压缺相算法，通过数理统计分析的方式，实现数据模型，对结果进行高度自动判断，并具有时间的平滑性，通过理论分析和实践验证，能够实现精确的事件判断，大幅降低人工进行数据判断和统计分析工作量...; 王文红李惊涛陈俊彦肖坚红严小文赵永红周永真陈驰李婷婷; 文献传递

一种基于温度的电力负荷数据长期预测方法: 本发明公开了一种基于温度的电力负荷数据长期预测方法，该方法包括：获取一定时间内采集时点的电力负荷数据及日均气温；将日均气温作为电力负荷数据的刻画指标，基于获取到的电力负荷数据和基于回归方法的边际增量模型，预测未来某一日在...; 董雨肖坚红赵永红李春生徐刚陈驰李家丽麦鸿坤张泽宇; 文献传递

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陈驰