-
公开(公告)号：CN112767190A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011628746.9
申请日：2020-12-30
Applicant: 广东电网有限责任公司计量中心
Abstract: 本发明涉及一种基于多层堆叠式神经网络的台区相序识别方法及装置，通过获取目标台区在某时间段内的配电变压器各相低压出线与各用户电表之间的时序电压样本数据，并对时序电压样本数据进行预处理；对处理后得到的样本集生成训练集和测试集，采用CNN网络对训练集训练得到时间序列特征，采用LSTM网路对时间序列特征和训练集进行训练建立相序预测模型；采用相序预测模型预测测试集中用户电表与配电变压器各相的相序。该台区相序识别方法不需要目标台区外挂其他终端设备的前提下，即可准确梳理用户电表的相序归属关系，成本低且工程应用价值高，解决现有对台区“变‑线‑相‑户”物理拓扑的识别，存在额外增加终端设备的问题。
-
公开(公告)号：CN112750051A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202011622001.1
申请日：2020-12-30
Applicant: 广东电网有限责任公司计量中心
Abstract: 本发明涉及一种基于随机森林算法的台区相序识别方法、装置及终端设备，通过获取目标台区在某时间段内的配电变压器各相低压出线与各用户电表之间的时序电压样本数据以及建立用户电表的相序归属关系的特征集，并对时序电压样本数据进行预处理；对处理后得到的样本集生成训练集和测试集，采用随机森林算法对训练集和特征集训练，得到训练决策树，获取m个训练决策树组建随机森林识别模型；采用随机森林识别模型预测测试集中用户电表与配电变压器各相的相序。该基于随机森林算法的台区相序识别方法不需要目标台区外挂其他终端设备的前提下，即可准确梳理用户电表的相序归属关系，成本低且工程应用价值高。
-
公开(公告)号：CN112308458A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011322293.7
申请日：2020-11-23
Applicant: 广东电网有限责任公司计量中心
Abstract: 本申请公开了一种低压台区量测数据评价方法和系统，该方法包括：采集目标台区内三相母线和智能电表的电压、有功功率时序数据，计算对应的有功电流时序数据；根据预置第一评价公式计算各个时间断面下的电压、有功电流数据对应的第一评价值；随机选取电压、有功电流断面数据，重构满足预设断面数的新序列样本，重复执行L0次序列样本的构建步骤，得到L0个序列样本；根据第二评价公式，结合各断面数据的第一评价值，计算每个重构新序列样本的第二评价值；将第二评价值最高的序列样本作为低压台区相序识别的分析样本。该方法对低压台区量测数据进行多次评价，并从中选取质量最优的分析样本，有效提高了量测数据评价的准确度。
-
公开(公告)号：CN112750051B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011622001.1
申请日：2020-12-30
Applicant: 广东电网有限责任公司计量中心
IPC: G06Q50/06 , G06F18/2431 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及一种基于随机森林算法的台区相序识别方法、装置及终端设备，通过获取目标台区在某时间段内的配电变压器各相低压出线与各用户电表之间的时序电压样本数据以及建立用户电表的相序归属关系的特征集，并对时序电压样本数据进行预处理；对处理后得到的样本集生成训练集和测试集，采用随机森林算法对训练集和特征集训练，得到训练决策树，获取m个训练决策树组建随机森林识别模型；采用随机森林识别模型预测测试集中用户电表与配电变压器各相的相序。该基于随机森林算法的台区相序识别方法不需要目标台区外挂其他终端设备的前提下，即可准确梳理用户电表的相序归属关系，成本低且工程应用价值高。
-
公开(公告)号：CN112767190B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202011628746.9
申请日：2020-12-30
Applicant: 广东电网有限责任公司计量中心
IPC: G06Q50/06 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于多层堆叠式神经网络的台区相序识别方法及装置，通过获取目标台区在某时间段内的配电变压器各相低压出线与各用户电表之间的时序电压样本数据，并对时序电压样本数据进行预处理；对处理后得到的样本集生成训练集和测试集，采用CNN网络对训练集训练得到时间序列特征，采用LSTM网路对时间序列特征和训练集进行训练建立相序预测模型；采用相序预测模型预测测试集中用户电表与配电变压器各相的相序。该台区相序识别方法不需要目标台区外挂其他终端设备的前提下，即可准确梳理用户电表的相序归属关系，成本低且工程应用价值高，解决现有对台区“变‑线‑相‑户”物理拓扑的识别，存在额外增加终端设备的问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113075438B
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202110338493.X
申请日：2021-03-29
Applicant: 广东电网有限责任公司计量中心
Abstract: 本发明公开了一种窃电检测方法及其装置、防窃电装置和可读存储介质。该方法应用于防窃电装置，防窃电装置与远程后台监控中心通信连接，方法包括：在未检测到远程后台监控中心发送的远程控制指令时，采集电表箱周围的磁场强度信息；根据磁场强度信息判断当前磁场强度是否超过磁场阈值；若判断当前磁场强度未超过磁场阈值，则采集电表箱的当前运动信息；根据当前运动信息判断当前加速度幅值是否超过加速度阈值，并根据判断结果执行相应的处理操作。本发明考虑到电表箱日常巡检正常情况，通过优先检测远程控制指令存在与否，准确识别当前电表箱被实施操作是否为窃电操作，避免防窃电装置作出不必要预警应对。
-
公开(公告)号：CN113884797A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111152500.3
申请日：2021-09-29
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司计量中心
IPC: G01R31/00
Abstract: 发明公开了一种融合电气与地理位置信息的台区线户关系识别方法及装置，涉及电力系统配电网技术领域。所述方法包括计算配变低压母线与各所述用户电表之间的电气距离，得到电气距离信息集；根据地理位置数据，计算所述配变低压母线与各所述用户电表之间的空间距离，得到空间距离信息集；根据所述电气距离信息集和空间距离信息集，建立电流优化模型，输出台区线户关系识别结果。本发明利用电表的地理位置数据，将电表的空间分布信息加入到传统的电气判据中，能够提升台区线户关系识别的准确率。
-
公开(公告)号：CN113591613A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110791524.7
申请日：2021-07-13
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司计量中心
Abstract: 本发明公开了一种窃电行为识别方法、系统、终端设备及存储介质，该方法包括：采集待测用户的历史用电数据，按第一预设比例将历史用电数据分为第一训练样本和测试样本；对第一训练样本进行降维处理，利用降维后的训练样本对DBN模型训练，得到目标DBN模型及第一输出结果；对第一输出结果进行加权，得到异常检测阈值；将测试样本输入至所述目标DBN模型，得到第二输出结果，利用该值确定待测用户用电行为的目标检测值；判断目标检测值是否大于异常检测阈值；若是，则当前待测用户用电行为正常，否则为异常。本发明能够提高用户窃电行为行为识别的准确率，进而增强供电系统的安全性和可靠性，具有成本低、精确度高及适用性强的优点。
-
公开(公告)号：CN113469448A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110790329.2
申请日：2021-07-13
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司计量中心
Abstract: 本发明公开了一种分时电价时段划分优化方法、系统、终端设备及介质，所述方法包括：获取用户的日负荷数据，利用模糊半梯度隶属度函数确定各时点的峰隶属度和谷隶属度；根据模糊聚类算法、所述峰隶属度及所述谷隶属度，确定初始时段划分方案；利用用户响应度属性指标，对所述初始时段划分方案进行修正，得到目标时段划分方案。本发明提供的分时电价时段划分优化方法通过构建用户响应度属性指标对初始时段划分方案进行优化调整，为后续定价模型优化提供依据。该方法不仅能增强削峰填谷的能效，同时能够缓解电力供需不平衡的问题，从而提高社会经济效益。
-
公开(公告)号：CN113408804A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110705158.9
申请日：2021-06-24
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司计量中心
Abstract: 本发明公开了一种窃电行为检测方法、系统、终端设备及存储介质，所述方法包括对原始数据集进行数据清洗，得到训练样本；将训练样本输入至卷积神经网络模型，得到训练结果；利用评价指标对当前训练结果进行评估，若当前训练结果不满足预设条件，则调整训练样本的权重比，并利用调整后的样本对卷积神经网络模型进行训练，直至训练结果满足预设条件，得到优化卷积神经网络模型；将优化卷积神经网络模型按照预设权重比进行组合得到目标检测模型；利用该模型检测用户窃电行为。本发明不仅检测精度高，且能在电力网络拓扑结构或网络参数缺失的情况下，根据电表计量数据进行用户窃电行为的判断，具有适用性强、成本低、准确度高的优点。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
37
records
(took 0.028 seconds)
