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公开(公告)号：CN113822343A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111034155.3
申请日：2021-09-03
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学
Inventor： 黄艺璇 , 杨世海 , 栾开宁 , 周赣 , 黄奇峰 , 陈铭明 , 刘恬畅 , 方凯杰 , 程含渺 , 曹晓冬 , 李志新 , 孔月萍 , 吴亦贝 , 苏慧玲 , 陆婋泉 , 陈宇沁 , 李波 , 储娜娜 , 张娅楠
Abstract: 本申请公开了一种基于细粒度用能数据的群租房识别方法，包括：步骤1：综合居民用户的电器功能、使用数量、使用频率情况，对电器进行层级细分，并选取用于群租房识别的细分电器；步骤2：采集步骤1所选细分电器的细粒度用能数据并进行预处理；步骤3：提取居民用户的用电行为特征，包括用电量特性、变动特性、波动特性；步骤4：采用CRITIC权重法，配置步骤3所提取用电行为特征的特征指标权重；步骤5：基于用电行为特征值及其权重，采用基于SOM神经网络的聚类算法，分析聚类结果中各簇的用电行为特征量，识别疑似群租房用户与正常居民用户。本发明可为甄别与打击群租房现象提供助力，有助力提高居民用电和居住安全。
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公开(公告)号：CN113297797A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110615294.9
申请日：2021-06-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及量测技术领域，具体的是一种基于XGBoost的电子式互感器量测误差状态评估方法及装置，方法包括以下步骤：获取输入特征数据集和电子式互感器真实的比差、角差数据；对输入数据做Min‑max数据标准化处理；根据输入特征变量数据集，产品特征数据和环境特征数据，训练基于XGBoost的电子式互感器量测误差状态评估模型；向模型输入特征数据，得到电子式互感器预测的比差和角差；构建基于电子式互感器角差和比差的量测误差等级体系；确定电子式互感器的量测误差等级。装置包括电子式互感器量测误差状态评估模型训练模块和电子式互感器量测误差等级体系模块，解决了在运电子式互感器误差状态评估的问题，评估电子式互感器测量数据用于工程的可靠性及风险。
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公开(公告)号：CN119026291A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411126371.4
申请日：2024-08-15
Applicant: 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 东南大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F119/06
Abstract: 本发明基于两阶段注意力机制融合卷积神经网络和长短期记忆网络的公共建筑空调负荷分解方法涉及一种公共建筑用空调的负荷分解方法。包括如下步骤：基于聚类算法，建立空调运行日与非运行日区分模型；采用CNN卷积神经网络结合LSTM长短期记忆网络，建立非空调负荷预测模型；在非空调负荷预测模型的输入侧建立特征注意力机制，量化输入特征变量间的关联关系，动态调整输入特征权重，增强强相关特征变量的引导；在非空调负荷预测模型的输出侧建立时间注意力机制，捕获时序信息的依赖关系，动态调整隐藏状态的输出，增强关键时间步的信息表达；基于公共建筑负荷季节性运行特性，建立基于动态作差法的公共建筑空调负荷分解模型。
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公开(公告)号：CN113297797B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202110615294.9
申请日：2021-06-02
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06F18/214 , G01R35/02
Abstract: 本发明涉及量测技术领域，具体的是一种基于XGBoost的电子式互感器量测误差状态评估方法及装置，方法包括以下步骤：获取输入特征数据集和电子式互感器真实的比差、角差数据；对输入数据做Min‑max数据标准化处理；根据输入特征变量数据集，产品特征数据和环境特征数据，训练基于XGBoost的电子式互感器量测误差状态评估模型；向模型输入特征数据，得到电子式互感器预测的比差和角差；构建基于电子式互感器角差和比差的量测误差等级体系；确定电子式互感器的量测误差等级。装置包括电子式互感器量测误差状态评估模型训练模块和电子式互感器量测误差等级体系模块，解决了在运电子式互感器误差状态评估的问题，评估电子式互感器测量数据用于工程的可靠性及风险。
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公开(公告)号：CN113822581A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111123176.2
申请日：2021-09-24
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本申请公开了一种考虑动态过程的负荷聚合商需求响应评估方法，包括：构建静动态结合的有效响应负荷模型，包括有效静态响应负荷子模型和有效动态响应负荷子模型；计算有效静态响应负荷、有效动态响应负荷；采用双轨制评估方法得到用户静态响应、动态响应的评价得分；负荷聚合商与用户两部制需求响应结算，得到负荷聚合商与用户需求响应补贴。本发明更加关注每个用户的动态响应品质，从静、动态两个维度全面、合理反映用户的需求响应实施效果，同时在保证各个用户利益不受损前提下，给予了优质用户奖励，实现激励的精准定位，以促进需求响应项目的健康、常态化发展。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113822581B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202111123176.2
申请日：2021-09-24
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F17/10
Abstract: 本申请公开了一种考虑动态过程的负荷聚合商需求响应评估方法，包括：构建静动态结合的有效响应负荷模型，包括有效静态响应负荷子模型和有效动态响应负荷子模型；计算有效静态响应负荷、有效动态响应负荷；采用双轨制评估方法得到用户静态响应、动态响应的评价得分；负荷聚合商与用户两部制需求响应结算，得到负荷聚合商与用户需求响应补贴。本发明更加关注每个用户的动态响应品质，从静、动态两个维度全面、合理反映用户的需求响应实施效果，同时在保证各个用户利益不受损前提下，给予了优质用户奖励，实现激励的精准定位，以促进需求响应项目的健康、常态化发展。
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公开(公告)号：CN114548315A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210200201.0
申请日：2022-03-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开基于改进半监督技术的电力居民用户画像建立方法，画像建立方法包括：获取部分电力居民用户的个人信息，并通过非介入式电表获取居民用户的细粒度用电数据。进行数据清洗与处理后形成多维用电标签体系，并基于细粒度用电数据提取各电力用户的用电特征量。针对每个家庭属性特征分别生成一个多分类TSVM半监督分类器，并通过改进SFSE算法对用电特征进行特征选择，以确定用电行为特征与家庭属性特征之间的映射关系。然后通过已训练的分类器通过用电数据对无家庭属性标签的用户进行识别，最终形成完整的电力用户三级标签画像体系。本发明画像建立方法有助于电力企业全面了解电力用户，实现电力用户精细化管理。
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公开(公告)号：CN118966450A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411071684.4
申请日：2024-08-06
Applicant: 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种在可用样本数据稀缺的情况下，利用多源迁移学习方法进行空调能耗预测的方法，属于数据挖掘技术在能源管理系统中的应用领域。其方法为：对数据进行预处理；根据预处理的数据为多源迁移学习模型确定损失函数；根据源域与目标域之间的分布差异动态调整迁移学习模型的参数；利用迁移学习模型对目标域的空调能耗进行预测，获取能耗预测值。本发明通过提出一种面向稀缺样本空调能耗预测的多源迁移学习方法，通过在目标函数中增加模型级的正则函数，实现多源域之间的知识共享并提高了模型的迁移精度和泛化性能，为样本稀缺场景下的空调系统能耗预测提供了有效解决途径。
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公开(公告)号：CN116484242A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310459500.0
申请日：2023-04-26
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/2321 , G06F18/22 , G06F18/15 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了基于电压序列聚类的低压配电网分支关系识别方法及系统，涉及智能电网配电技术领域，包括以下步骤：接收电压时序数据，并检查电压时序数据是否存在数据缺失，若存在缺失，则使用拉格朗日插值补全电压时序数据；对电压时序数据进行分割，选取负荷接入多、电压变化大的序列段作为算法输入的电压时序数据；将算法输入的电压时序数据内互相关序列进行系数归一化，并基于互相关序列中最大值的位置得出SBD距离，基于SBD距离度量电压时序数据的相似性；基于DNSCAN聚类对电压时序数据进行分类，得到核心点的集合，对核心点的集合进行更新，直到核心点集合中的所有点都被遍历或者移除，得到聚类结果。
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公开(公告)号：CN113822343B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202111034155.3
申请日：2021-09-03
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学
Inventor： 黄艺璇 , 杨世海 , 栾开宁 , 周赣 , 黄奇峰 , 陈铭明 , 刘恬畅 , 方凯杰 , 程含渺 , 曹晓冬 , 李志新 , 孔月萍 , 吴亦贝 , 苏慧玲 , 陆婋泉 , 陈宇沁 , 李波 , 储娜娜 , 张娅楠
IPC: G06F18/23 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/06 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种基于细粒度用能数据的群租房识别方法，包括：步骤1：综合居民用户的电器功能、使用数量、使用频率情况，对电器进行层级细分，并选取用于群租房识别的细分电器；步骤2：采集步骤1所选细分电器的细粒度用能数据并进行预处理；步骤3：提取居民用户的用电行为特征，包括用电量特性、变动特性、波动特性；步骤4：采用CRITIC权重法，配置步骤3所提取用电行为特征的特征指标权重；步骤5：基于用电行为特征值及其权重，采用基于SOM神经网络的聚类算法，分析聚类结果中各簇的用电行为特征量，识别疑似群租房用户与正常居民用户。本发明可为甄别与打击群租房现象提供助力，有助力提高居民用电和居住安全。
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