公开(公告)号：CN113705688B

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202111005919.6

申请日：2021-08-30

Applicant: 华侨大学

Inventor： 项雷军 ,  黄旭辉 ,  陈昊 ,  张熠莹

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/23213 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/06

Abstract: 一种电力用户异常用电行为检测方法和系统，包括如下步骤：1)通过非侵入式负荷监测得到用户用电数据；2)采用深度Q网络学习方法对用户用电数据进行处理得到用户用电行为模式图，其包括已查实的异常的用户用电行为模式图；3)对已查实的异常的用户用电行为模式图提取用电行为特征；4)根据提取的用电行为特征建立多个分析模型；5)采用Q网络学习方法对多个分析模型分别进行训练和评估，选取评估效果最优的分析模型；6)采用评估效果最优的分析模型来检测用户的用电行为是否异常。本发明对电能数据的监测及合理化的提取、利用，将有利于实现配电网合理化配送电力、最大效率使用已有电能。

公开(公告)号：CN113705688A

公开(公告)日：2021-11-26

申请号：CN202111005919.6

申请日：2021-08-30

Applicant: 华侨大学

Inventor： 项雷军 ,  黄旭辉 ,  陈昊 ,  张熠莹

IPC: G06K9/62 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/06

Abstract: 一种电力用户异常用电行为检测方法和系统，包括如下步骤：1)通过非侵入式负荷监测得到用户用电数据；2)采用深度Q网络学习方法对用户用电数据进行处理得到用户用电行为模式图，其包括已查实的异常的用户用电行为模式图；3)对已查实的异常的用户用电行为模式图提取用电行为特征；4)根据提取的用电行为特征建立多个分析模型；5)采用Q网络学习方法对多个分析模型分别进行训练和评估，选取评估效果最优的分析模型；6)采用评估效果最优的分析模型来检测用户的用电行为是否异常。本发明对电能数据的监测及合理化的提取、利用，将有利于实现配电网合理化配送电力、最大效率使用已有电能。

公开(公告)号：CN112994047A

公开(公告)日：2021-06-18

申请号：CN202110441824.2

申请日：2021-04-23

Applicant: 华侨大学

Inventor： 项雷军 ,  陈昊 ,  吴健生 ,  张熠莹

IPC: H02J3/24

Abstract: 本发明公开了基于二维云模型的自适应分数阶PID负荷频率控制方法，是指采用二维云模型进行参数整定的方法对传统的分数阶PID控制器进行参数自整定，得到二维云模型自适应分数阶PID控制器；二维云模型自适应分数阶PID控制器主要包括二维云处理器和分数阶PID控制器，将输入量经过云化、查询云规则库、云推理、逆云化等步骤，转化为分数阶PID控制器的调节参数，主要应用于含电动汽车换电站的多区域互联电力系统发生负荷扰动和参数摄动，系统频率出现波动与较大偏差的情况。本发明方法能够凭借良好的控制性能，消除系统的频率偏差，有效抑制频率波动，使系统频率快速恢复到额定值，有利于维护电力系统的正常稳定运行，提高电能质量。