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公开(公告)号：CN116865303A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310866259.3
申请日：2023-07-14
Applicant: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
Abstract: 本发明公开了一种配电网台区三相负载不平衡的识别方法及其改善方法，包括：1.采样某低压台区所有用户一天时间内的电压数据；2.利用生成对抗网络补全电压数据中缺失的数据；3.计算补全之后的台区电压数据中每两个用户的电压序列之间的累积距离矩阵；4.设定阈值，利用累积距离矩阵中判别用户的电压序列之间是否存在联系；5.比较两个用户电压序列之和，建立该台区内用户之间的邻接矩阵；6.根据邻接矩阵，统计低压台区内A、B、C三相所接的用户数；7.采用在线换相的方法实现该台区内三相负载平衡。本发明不仅能针对多属性维度的数据缺失，还能有效应对电压序列中相位偏移和振幅变化等特性，更好地实现三相负载不平衡的识别与改善。
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公开(公告)号：CN119089314B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411591505.X
申请日：2024-11-08
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 合肥工业大学
Inventor： 蔺菲 , 丁建顺 , 孙伟 , 刘景姝 , 陈良坤 , 刘单华 , 黄丹 , 嵇爱琼 , 张悦 , 冯欣 , 马昆 , 李双双 , 张文琪 , 李欣然 , 郭慧珠 , 王凯 , 李红艳 , 李奇越 , 李帷韬 , 张志强
IPC: G06F18/2415 , G06F17/15 , G06N3/04
Abstract: 一种基于轻量级神经网络的电能表失准在线诊断方法，属于智能装置检测技术领域，解决如何提高电能表失准诊断的准确率并降低算法运行给电能表带来的负担的问题；本发明根据最大小波系数能量的原则实现自适应小波基函数选取，增强小波分解的适应性，同时利用小波分解对数据进行噪声的有效去除，提高了数据的准确性，降低了数据对神经网络运行结果的影响，利用轻量级神经网络实现电能表失准的自动化诊断，加快了算法的运行速度、训练速度以及收敛速度，降低了算法运行对CPU运行的负载；同时，能提高电表失准诊断准确率、减小电能表运行资源占用，能够满足现代智能电网对实时监控、高效运维和智能化管理的需求。
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公开(公告)号：CN119089314A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411591505.X
申请日：2024-11-08
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 合肥工业大学
Inventor： 蔺菲 , 丁建顺 , 孙伟 , 刘景姝 , 陈良坤 , 刘单华 , 黄丹 , 嵇爱琼 , 张悦 , 冯欣 , 马昆 , 李双双 , 张文琪 , 李欣然 , 郭慧珠 , 王凯 , 李红艳 , 李奇越 , 李帷韬 , 张志强
IPC: G06F18/2415 , G06F17/15 , G06N3/04
Abstract: 一种基于轻量级神经网络的电能表失准在线诊断方法，属于智能装置检测技术领域，解决如何提高电能表失准诊断的准确率并降低算法运行给电能表带来的负担的问题；本发明根据最大小波系数能量的原则实现自适应小波基函数选取，增强小波分解的适应性，同时利用小波分解对数据进行噪声的有效去除，提高了数据的准确性，降低了数据对神经网络运行结果的影响，利用轻量级神经网络实现电能表失准的自动化诊断，加快了算法的运行速度、训练速度以及收敛速度，降低了算法运行对CPU运行的负载；同时，能提高电表失准诊断准确率、减小电能表运行资源占用，能够满足现代智能电网对实时监控、高效运维和智能化管理的需求。
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公开(公告)号：CN118194141A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410613784.9
申请日：2024-05-17
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 合肥工业大学
Inventor： 蔺菲 , 刘辉舟 , 孙伟 , 孙建 , 丁建顺 , 陈征 , 高寅 , 嵇爱琼 , 刘景姝 , 张悦 , 马昆 , 张文琪 , 李双双 , 李欣然 , 郭慧珠 , 庄磊 , 梁晓伟 , 王凯 , 刘单华 , 常乐 , 任民 , 冯欣 , 孙伟红 , 李红艳 , 李奇越 , 李帷韬 , 张志强
IPC: G06F18/241 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06F18/2135 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种用电行为判别方法及系统，方法包括：采集用户每个用电设备接入时总线的电能参数变化量，构建数据集；对归一化处理后的数据集中的数据进行自适应小波阈值去噪；对去噪之后的数据集进行降维，得到用于特征分类的向量；将用于特征分类的向量输入基于Transformer的多分类任务模型中，对基于Transformer的多分类任务模型进行训练，利用训练好的基于Transformer的多分类任务模型进行用电行为判别；本发明的优点在于：提高计算效率，提高用电行为判别的准确性。
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公开(公告)号：CN116578823A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310522927.0
申请日：2023-05-10
Applicant: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
Abstract: 本发明公开了一种基于互相关算法的低压台区拓扑识别方法，其步骤包括：1.获取低压台区电流数据；2.对数据进行滤波处理；3.对节点内的电流数据进行分段求和；4.计算并比较求和后节点间的相关系数；5.比较节点间的电流数据大小，生成相关性矩阵；6.根据相关性矩阵生成邻接矩阵并根据元素间的关系得到节点间的拓扑关系。本发明具有采集误差小、实时性高、结构简单、操作简便、识别精准等优点，加快了拓扑识别的速度，提高了拓扑识别的准确性，减小了供电公司的线损，从而为电网的平稳运行提供了重要保障。
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公开(公告)号：CN118194141B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410613784.9
申请日：2024-05-17
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 合肥工业大学
Inventor： 蔺菲 , 刘辉舟 , 孙伟 , 孙建 , 丁建顺 , 陈征 , 高寅 , 嵇爱琼 , 刘景姝 , 张悦 , 马昆 , 张文琪 , 李双双 , 李欣然 , 郭慧珠 , 庄磊 , 梁晓伟 , 王凯 , 刘单华 , 常乐 , 任民 , 冯欣 , 孙伟红 , 李红艳 , 李奇越 , 李帷韬 , 张志强
IPC: G06F18/241 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06F18/2135 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种用电行为判别方法及系统，方法包括：采集用户每个用电设备接入时总线的电能参数变化量，构建数据集；对归一化处理后的数据集中的数据进行自适应小波阈值去噪；对去噪之后的数据集进行降维，得到用于特征分类的向量；将用于特征分类的向量输入基于Transformer的多分类任务模型中，对基于Transformer的多分类任务模型进行训练，利用训练好的基于Transformer的多分类任务模型进行用电行为判别；本发明的优点在于：提高计算效率，提高用电行为判别的准确性。
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公开(公告)号：CN118228169A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410263208.6
申请日：2024-03-07
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 国网安徽省电力有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06Q50/06 , G01R22/06 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开基于大数据分析的窃电行为检测系统及方法，涉及电力检测技术领域，包括数据获取模块、标差值获取模块、异常时段标记模块、异常分支标记模块、户用电量获取模块和异常用户识别模块；解决了无法准确对发生窃电行为的相应时段、分支线路和对应的用户进行针对性监测，影响对窃电行为检测的准确性和效率的技术问题；通过对各个异常时段内的异常线路中各个用户分别在监测时长L内每天对应的时段计电电量进行获取并进行分析，准确地找出异常用户，有利于对相关人员在对应的异常时段内对异常用户的用电情况进行针对性监测，提高了窃电行为检测的准确性和效率，有助于及时发现和解决窃电问题。
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公开(公告)号：CN119578168A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411655221.2
申请日：2024-11-19
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 武汉大学 , 国网安徽省电力有限公司
IPC: G06F30/23 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F30/27
Abstract: 本发明提供了基于BPANN神经网络的1100kV标准装置准确度计算方法，涉及标准装置领域。步骤如下：S1：通过仿真软件建立1100kV标准装置模型，不断加压并记录绝缘电阻各个点位的场强；S2：建立电阻率测试试验平台，选取不同的温度、湿度、场强进行试验得到不同条件下绝缘电阻的电阻率，作为试验数据集D，对其进行预处理及归一化得到标准化试验数据集D1；S3：使用D1搭建并训练BPANN神经网络模型；S4：搭建标准装置电路仿真模型，通过BPANN神经网络模型拟合得到绝缘电阻的非线性变化，计算比例量值与准确度。本发明利用BPANN求解绝缘电阻的非线性变化问题，利用软件方法计算标准装置的准确度，有效评估了绝缘电阻非线性变化对标准装置准确度的影响，实现了省时省力的效果。
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公开(公告)号：CN118628835A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410892402.0
申请日：2024-07-04
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 国网安徽省电力有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/30 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/762 , G06N3/048 , G01R35/04
Abstract: 一种电能表失准诊断方法、电子设备及存储介质，属于智能电能表检测技术领域，解决传统电能表失准诊断方法效率低的问题，本发明通过获取运行正常电能表的采样值及实际测量值作为样本数据；训练去噪编码器模型用于电能表失准诊断数据的降噪处理；构建神经网络模型拟合电能表采样值与实测值的关系并计算残差；利用K‑means聚类的方法确定电能表失准阈值；将神经网络模型与电能表失准阈值控制限结合，得到电能表失准诊断模型，将待诊断电能表的测量值输入所述电能表失准诊断模型中，得到电能表失准概率；本发明具有诊断准确率高、在线运行、运行负担小，加快了诊断的速度，提高了诊断的准确率，从而为电网的平稳运行提供了重要保障。
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公开(公告)号：CN118228665A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410321511.7
申请日：2024-03-20
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 武汉大学 , 国网安徽省电力有限公司
IPC: G06F30/367 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种直流电阻标准分压器泄漏电流预测方法，包括利用直流电阻标准分压器泄漏电流检测的试验平台，获得在多维数据下直流电阻标准分压器对应的泄漏电流数据，构建样本数据集；利用样本数据集对预先构建的神经网络进行迭代训练和测试，得到直流电阻标准分压器泄漏电流检测网络，神经网络包括依次连接的网络特征提取层、网络特征融合层和网络特征预测层，所述网络特征提取层包括用于进行数据扩增的隐藏层，所述网络特征融合层将数据映射到三维空间；利用直流电阻标准分压器泄露电流检测网络对实时采集的多维数据进行处理，预测直流电阻标准分压器的泄漏电流；本发明可提高直流电阻标准分压器泄漏电流计算结果的可靠性。
