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公开(公告)号：CN112835940B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202011635668.5
申请日：2020-12-31
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/2457 , G06F9/455 , G06F9/48 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于可插拔式反窃电模型的用电异常用户监控方法，涉及用电异常监控领域。目前，反窃电模型利用率低，且不能适配多种窃电特征和多种用电行业。本技术方案包括以下步骤：模型容器将模型以标准化形式打包，放置于各服务器内，并在反窃电监控模块中设置服务器地址；对不同模型进行容器化管理，并支持各类模型安装运行；模型数据输入侧支持多种数据格式，模型容器通过WebService接口调用、监控模型运行，并通过WebService接口反馈模型状态和执行结果，实现模型容器化管理；对于符合规范的反窃电模型，实现模型可插拔功能，减少因地区数据情况差异导致的高耦合性，提高了模型的利用率，使模型的部署使用的变的方便快捷。
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公开(公告)号：CN116186630A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211151491.0
申请日：2022-09-21
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084 , H02J13/00 , G01R31/52
摘要： 本发明公开了一种异常漏电电流数据识别方法及相关装置。其中，方法包括：获取用户采样点当前时刻的前预定数量时刻的时序计量数据；利用预先训练的聚类分析模型对时序计量数据进行计算，确定异常值时序计量数据；利用预先训练的神经网络模型对异常值时序计量数据进行预测，确定当前时刻的预测计量数据；将预测计量数据与当前时刻的真实计量数据进行比对，确定比对误差，并根据比对误差判定当前时刻的真实计量数据是否为漏电电流数据。
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公开(公告)号：CN116125211A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202210997441.8
申请日：2022-08-19
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请公开了一种交流故障电弧模拟信号发生装置，包括：信号模拟系统、电弧模型模块以及虚拟负载平台，其中电弧模型模块用于根据输入参数产生故障电弧波形；虚拟负载平台用于输出各类负载的负载波形；信号模拟系统与电弧模型模块以及虚拟负载平台连接，用于将故障电弧波形和负载波形进行整合，生成故障电弧模拟信号。产生的故障电弧信号完全由数字合成，不需要拉弧装置等任何机械发生装置，以满足各类故障电弧探测器对大量故障电弧样本数据进行检测有效性验证的需求。
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公开(公告)号：CN115905933A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202210050732.6
申请日：2022-01-17
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： G06F18/241 , G06Q50/06 , G06V10/762 , G06F18/214
摘要： 本发明实施例公开了一种对用电行为进行分类的方法、系统、存储介质和电子设备，所述方法包括：获取用户的用电量数据；根据所述用电量数据生成聚类数据集；采用密度聚类算法对所述聚类数据集进行聚类，生成多组聚类簇，并识别所述聚类数据集中的计量噪声点；根据所述多组聚类簇和所述聚类数据集中的计量噪声点对用户的用电行为进行分类。本发明所述的方法和系统通过分析用户用电量数据，利用密度聚类算法实现了负荷大数据的聚类，方法简单易操作。而且基于实际用户负荷数据进行实验，将通过聚类算法进行用户行为分类比采用均值漂移聚类算法，效果更好，从而进一步证明了采用聚类算法对用户用电行为进行分类的可靠性。
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公开(公告)号：CN115290948A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210651999.0
申请日：2022-06-10
申请人： 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网内蒙古东部电力有限公司赤峰供电公司
摘要： 本发明公开了一种安装在计量箱内部的反窃电设备，设备安装简单，使用安全，具备自锁功能，外力无法破坏，设备配备断路报警功能，当设备外壳受到外力破坏打开时，断路报警器永磁体触头断开，报警器第一时间向终端远程发送报警信号，同时内部装置隐形摄像机，且外壳镜头部分使用单向玻璃，窃电者在外观无法识别摄像机的存在，平时摄像机处于休眠状态，窃电时，摄像机开始工作，对人形进行识别、摄录及拍照，并远程向终端发送窃电现场影像和图片，设备内部使用电流采集模块来采集用户三相实时的电流值，使用5G定时传输至终端，当一次电流值与电能表电流值相比超过设定值比例时，在第一时间远程发送窃电报警信号。
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公开(公告)号：CN113516336A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110302024.2
申请日：2021-03-22
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种确定窃电嫌疑用户的方法及系统，包括：对公变低压用户的用电数据进行用电特征的提取，以获取多维度的用电特征；根据所述用电特征采用随机森林算法进行低压用户模型的训练，并对检验和优化，以获取最优低压用户模型；根据低压用户的用电采集数据，利用所述最优低压用户模型确定窃电嫌疑用户。本发明还公开了一种确定窃电嫌疑用户的方法及系统，包括：获取目标专变用户的用电采集数据，根据目标专变用户的用电采集数据进行异常事件变点检验，以确定用电数据阶跃突变点；将用电数据阶跃突变点与异常事件置于同一矩阵，设定时间重合度临界值，当用电数据阶跃突变点和异常事件的发生时间满足预设的时间范围时，确定为窃电嫌疑用户。
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公开(公告)号：CN114880915B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202111405692.4
申请日：2021-11-24
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F16/901 , H02J3/38 , G06F111/04 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种综合能源计量仿真数据生成方法、装置和存储介质，其中，该方法包括：通过变分自编码器对预先构建的综合能源计量样本数据库中的综合能源计量数据进行特征提取，得到编码后的数据特征；将数据特征输入生成对抗网络，进行所述生成对抗网络的生成器与判别器的对抗训练，直至所述生成对抗网络生成的数据满足真实性约束与相似性约束；在所述生成对抗网络生成的数据满足真实性约束与相似性约束时，将生成对抗网络生成的数据确定为综合能源计量仿真数据，根据所述综合能源计量仿真数据得到生成的综合能源计量仿真数据库。
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公开(公告)号：CN118485203A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410596110.2
申请日：2024-05-14
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网北京市电力公司
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F18/21 , G06F18/24
摘要： 本发明提出了一种用于台区的线损异常感知方法，属于低压配电台区线损管理与反窃电技术领域。本发明方法，包括：针对待分析台区进行网格划分；针对网格划分后的待分析台区，获取修正线损率序列；提取出所述修正线损序列中的异常特征向量；基于所述异常特征向量，确定所述待分析台区的线损异常类别。本发明能够有效的对台区的线损异常进行感知，并能有效的感知出线损异常的类别。
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公开(公告)号：CN117289073A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311099537.3
申请日：2023-08-29
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G01R31/08 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06F18/211 , G06F18/2411
摘要： 本发明公开了一种用于低压用户用电故障诊断的方法及系统，属于用电安全监测技术领域。本发明方法，包括：获取低压用户用电的典型故障相关联的电气特征参数数据，提取出所述电气特征参数数据的高维特征，对所述高维特征进行预处理，得到初始特征集；采用预设算法求取出所述初始特征集中的最优特征量集合；对所述最优特征量集合进行标准化处理，以计算得到所述最优特征量集合马氏距离，通过判断所述马氏距离是否落入所述最优特征量集合对应的用电故障类型的马氏距离阈值，来诊断出低压用户是否发生用电故障。本发明能用于监控低压用户的用电故障，为低压用户的用电提供安全保障。
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公开(公告)号：CN110824270B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN201910954415.5
申请日：2019-10-09
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开一种结合台区线损和异常事件的窃电用户辨识方法，包括：获取至少一个待稽查台区的台区及用户数据，所述台区及用户数据包括台区线损数据和台区内各用电用户的基础数据；应用台区线损异常检测方法和所述至少一个待稽查台区的台区线损数据，确定在指定的用电时段内存在窃电嫌疑用户的异常线损台区；针对任一存在窃电嫌疑用户的异常线损台区，确定出K‑means聚类窃电嫌疑用户集、支持向量机窃电嫌疑用户集和贝叶斯算法窃电嫌疑用户集；并综合评估后确定所述异常线损台区内的窃电嫌疑用户清单。该窃电用户辨识方法有效提升低压用电异常用户的识别率，有效地减少用电检查人员排查的工作量。
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