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公开(公告)号：CN114970729B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210609391.1
申请日：2022-05-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F18/241 , G06N3/0464 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种面向智能电网的异常用电时间区间检测方法，方法包括：基于专家知识筛选出候选区间，根据候选区间与真实异常用电时间区间的重叠率是否超过阈值来判断该候选区间是否为真实异常用电时间区间；将异常用电量时序数据输入到特征提取网络，得到特征图，再分别经过不同的候选区间进行区域加权，得到对应的加权特征图，再分别输入到分类网络和回归网络中，得到预测的候选区间标签和预测的异常用电时间区间；使用真实候选区间标签和真实异常用电时间区间作为真实标签计算损失，直至模型收敛；利用收敛的模型检测异常用电时间区间。能够有效在冗余信息与噪声较多的长时序数据中提取关键信息，既提高了检测速度，也提高了检测的精确度。
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公开(公告)号：CN114970729A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210609391.1
申请日：2022-05-31
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向智能电网的异常用电时间区间检测方法，方法包括：基于专家知识筛选出候选区间，根据候选区间与真实异常用电时间区间的重叠率是否超过阈值来判断该候选区间是否为真实异常用电时间区间；将异常用电量时序数据输入到特征提取网络，得到特征图，再分别经过不同的候选区间进行区域加权，得到对应的加权特征图，再分别输入到分类网络和回归网络中，得到预测的候选区间标签和预测的异常用电时间区间；使用真实候选区间标签和真实异常用电时间区间作为真实标签计算损失，直至模型收敛；利用收敛的模型检测异常用电时间区间。能够有效在冗余信息与噪声较多的长时序数据中提取关键信息，既提高了检测速度，也提高了检测的精确度。
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公开(公告)号：CN115564194A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211151363.6
申请日：2022-09-21
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种智能电网的计量异常诊断信息生成模型构建方法及系统，属于异常用电检测领域。包括：构建用户一周的异常用电数据集；搭建异常天数检测模块，输出一周的异常用电天数；判断用户一周的异常用电数据是完全异常数据还是部分异常数据；搭建两个结构相同的分类网络，将所述完全异常数据和所述部分异常数据分别输入到两个分类网中，输出预测的文字模板；将异常天数检测模块生成的异常天数填入生成的文字模板，生成异常诊断信息。本发明能够根据智能电网的计量数据自动生成诊断文字信息，减少在产生诊断报告时所需要的专家资源，提高机器学习在电力计量异常检测中的可解释性。
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