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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：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：CN118379046A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410575199.4
申请日：2024-05-10
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： G06Q10/20 , G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F17/16 , G06N7/02
摘要： 本发明公开了一种低压用户用电故障维护决策的确定方法及装置。其中，方法包括：构建用户用电安全指标评价体系，其中评价体系分为目标层、状态层以及指标层；采用熵权法和层次分析法确定评价体系中所有指标的指标权重；根据评价体系中所有指标的指标权重，确定每个二级指标的重要度；获取当前故障指标集，并获取预定历史时间段内的历史故障信息；根据当前故障指标集中各二级指标的重要度以及对应的历史故障信息中各二级指标的故障次数，确定当前故障指标集中每个二级指标的风险程度得分；对当前故障指标集中个二级指标的风险程度得分进行降序排序，并按照排序后的二级指标确定低压用户用电的故障维护决策。
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公开(公告)号：CN116258606A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211366008.0
申请日：2022-10-31
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： G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/098
摘要： 本发明公开了一种基于联邦学习算法的低压用户用电安全预警方法及装置。其中，方法包括：采集用户的实时用电数据；利用预先训练的基于联邦学习算法的用电安全检测模型对实时用电数据进行分布式低电压用电安全处理，输出用电安全隐患数据；将用电安全隐患数据以及历史隐患数据特征向量进行比对以及马氏距离计算，确定预警值，其中预警值用于对低压用户的用电安全进行预警。
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公开(公告)号：CN117786440A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311512143.6
申请日：2023-11-14
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： G06F18/23213 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/126 , G06F17/18 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种低压配电线路漏电监测方法、装置、介质及设备。方法包括：获取多个低压配电用户的多个影响量时序数据，并根据影响量时序数据确定漏电电流时序数据集；采用基于粒度计算的聚类法对漏电电流时序数据集进行聚类，确定多个聚类类别；求取每个聚类类别内漏电电流时序数据的平均值、每个影响量时序数据的平均值，确定每个聚类类别的漏电电流特征数据以及多个影响量特征数据；确定每个聚类类别内每个影响量与漏电电流的非线性函数关系；采用凝聚式层次聚类法确定待监测低压配电线路中的监测影响量数据对应的聚类类别，并根据对应的聚类类别中监测影响量数据与漏电电流的非线性函数关系，计算待监测低压配电线路的估计漏电电流。
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公开(公告)号：CN113919408A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202110767039.6
申请日：2021-07-07
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于NICE模型增强光伏窃电数据的方法及系统，属于窃电检测技术领域。本发明发法包括：对NICE模型导入窃电的原始数据，获取分布式光伏的功率预测值，确定分布式光伏的功率预测值和测量值的偏差，作为NICE模型和分类器的输入变量；将分布式光伏的功率预测值和测量值的偏差输入NICE模型，对NICE模型进行训练，且生成NICE生成模型，截取NICE模型的解码器生成新样本；将新样本及原始数据输入分类器，进行训练，生成CNN分类器；对生成的NICE生成模型及CNN分类器，进行性能评估；将目标分布式光伏窃电数据输入NICE生成模型及CNN分类器，进行计算，输出增强的光伏窃电数据。本发明可充分挖掘出窃电样本的潜在分布特征，能够生成更高质量的新样本。
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公开(公告)号：CN113255880A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110382296.8
申请日：2021-04-09
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于改进神经网络模型对窃电数据进行判断的方法，所述方法包括：获取历史用电数据，将历史用电数据进行归一化处理，将归一化处理后的历史用电数据作为神经网络模型的训练数据；确定所述神经网络模型的结构，所述神经网络模型包括输入层、隐含层以及输出层，分别确定所述输入层、所述隐含层以及所述输出层的节点数，确定所述隐含层以及所述输出层的传递函数；采用L‑M算法基于所述训练数据对所述神经网络模型进行训练，当所述神经网络模型的输出数据的误差小于设定的误差阈值时，将神经网络模型确定为最终神经网络模型；通过所述最终神经网络模型对用电数据进行判断，对用户的窃电行为进行识别。
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公开(公告)号：CN113255096A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110348731.5
申请日：2021-03-31
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于向前逐步回归的高损线路异常台区定位方法及系统，属于电网线损分析领域。本发明方法包括：确定窃电高损线路，获取所述窃电高损线路单位时间损失的电量数据及下属台区单位时间的用电量数据，建立损失电量时间序列，根据用电量数据建立用电量时间序列；根据损失电量时间序列及用电量时间序列，建立多个一元对数线性回归模型，获取一元线性模型的拟合优度集合；针对拟合优度集合，选取最优的用电量时间序列的子集；建立回归模型，确定回归模型中，对损失电量时间序列具备显著影响的子集中的变量所对应的下属台区，为异常台区。本发明将窃电稽查的范围缩小，为高损线路的窃电检测提供了新路径，节约了时间、人力与物力成本。
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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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