基于均值漂移聚类的低压台区用户用电数据聚类方法

    公开(公告)号:CN114662608A

    公开(公告)日:2022-06-24

    申请号:CN202210336294.X

    申请日:2022-03-31

    Abstract: 本发明提供了一种基于均值漂移聚类的低压台区用户用电数据聚类方法,属于用电数据无监督的数据聚类技术领域,包括:给定m维空间的用电数据集X∈Rm×n,计算用户用电数据xi(i=1,2,…,n)的密度估计函数;根据函数的极值定理,局部密度极大值点位于密度函数的梯度零值点中,对上式求导,得到梯度函数,从而找到用电数据密度的极大值点;考虑用电数据中的噪声数据的影响,引入高斯核函数,实现用户用电数据的高维可分,提高分类的鲁棒性。本发明提供的一种基于均值漂移聚类的低压台区用户用电数据聚类方法,在低压台区用电信息采集场景中,用户类型多样,用电场景、用电行为复杂,有效改善用电数据分析的质量基础。

    一种电力边缘侧设备的数据增强方法、装置及终端设备

    公开(公告)号:CN114462792A

    公开(公告)日:2022-05-10

    申请号:CN202111673999.2

    申请日:2021-12-31

    Abstract: 本发明适用于电力系统监测技术领域,提供了一种电力边缘侧设备的数据增强方法、装置及终端设备,该方法包括:获取电力边缘设备的初始数据,将初始数据进行预处理,生成待增强数据;待增强数据包括量测数据和运行监控数据;将量测数据输入预存的第一生成对抗网络,生成增强量测数据;将所述运行监控数据输入预存的第二生成对抗网络,生成增强运行监控数据;计算增强量测数据和增强运行监控数据的关联性参数,若关联性参数负荷预设的关联性阈值,则输出增强量测数据和增强运行监控数据。本发明提供的电力边缘侧设备的数据增强方法能够基于数量不足的电力边缘设备数据生成新的可靠的增强量测数据和增强运行监控数据,为电力提供数据分析提供依据。

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