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公开(公告)号：CN109064353A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810771056.5
申请日：2018-07-13
CPC classification number: G06Q50/06 , G06K9/6218 , G06Q10/06393
Abstract: 本发明涉及一种基于改进聚类融合的大型建筑用户行为分析方法，该方法用于确定大型建筑用户的用电模式，该方法包括如下步骤：(1)获取待分析的大型建筑用户的总负荷数据以及分项计量数据；(2)构建聚类效果综合评价指标，选取多种优质聚类方法；(3)采用选取的优质聚类方法分别对待分析的大型建筑用户的总负荷数据进行聚类得到不同聚类结果；(4)对所述的优质聚类方法得到的聚类结果进行融合得到最终用电模式。与现有技术相比，本发明可以吸取不同单一聚类算法的优点，其有效性与准确度均高于单一聚类方法，且拓展性得到提高。
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公开(公告)号：CN108460486A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810178916.4
申请日：2018-03-05
Abstract: 本发明涉及一种基于改进聚类算法和神经网络的电压偏差预测方法，包括：1、采集电网某历史时间段不同时刻的电压偏差数据和气象数据作为历史数据，通过天气预报获取待测时刻的气象数据；2、通过PCA对历史时间段和待测时刻的气象数据进行降维处理，选取若干主成分作为综合气象变量；3、通过结合AP聚类算法的K-means聚类算法对综合气象变量数据进行聚类，得到多个类簇；4、选取与待测时刻气象数据同一类簇的历史数据作为训练样本数据集，通过BP神经网络进行训练并得到待测时刻的电压偏差预测结果。与现有技术相比，本发明考虑气象因素对电压偏差的影响，利用改进聚类算法提取训练样本，减少了信息干扰，提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN109064353B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN201810771056.5
申请日：2018-07-13
Abstract: 本发明涉及一种基于改进聚类融合的大型建筑用户行为分析方法，该方法用于确定大型建筑用户的用电模式，该方法包括如下步骤：(1)获取待分析的大型建筑用户的总负荷数据以及分项计量数据；(2)构建聚类效果综合评价指标，选取多种优质聚类方法；(3)采用选取的优质聚类方法分别对待分析的大型建筑用户的总负荷数据进行聚类得到不同聚类结果；(4)对所述的优质聚类方法得到的聚类结果进行融合得到最终用电模式。与现有技术相比，本发明可以吸取不同单一聚类算法的优点，其有效性与准确度均高于单一聚类方法，且拓展性得到提高。
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公开(公告)号：CN108960657B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN201810771748.X
申请日：2018-07-13
Abstract: 本发明涉及一种基于特征优选的楼宇负荷特性分析方法，该方法包括如下步骤：(1)获取待分析时间区间内楼宇负荷数据以及影响楼宇负荷的样本特征，所述的样本特征包括气象类特征和负荷类特征；(2)基于楼宇负荷数据对样本特征进行综合优选，选取影响楼宇负荷的优选特征；(3)对优选特征进行加权聚类，确定不同的用电模式，结合负荷数据确定每种用电模式下的负荷分布。与现有技术相比，本发明特征优选聚类方法能够有效提取出关键影响特征，提高聚类的质量，并且计算速度快，通用型强，分析结果准确可靠。
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公开(公告)号：CN108960657A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810771748.X
申请日：2018-07-13
CPC classification number: G06Q10/0639 , G06K9/6223 , G06K9/6228 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于特征优选的楼宇负荷特性分析方法，该方法包括如下步骤：(1)获取待分析时间区间内楼宇负荷数据以及影响楼宇负荷的样本特征，所述的样本特征包括气象类特征和负荷类特征；(2)基于楼宇负荷数据对样本特征进行综合优选，选取影响楼宇负荷的优选特征；(3)对优选特征进行加权聚类，确定不同的用电模式，结合负荷数据确定每种用电模式下的负荷分布。与现有技术相比，本发明特征优选聚类方法能够有效提取出关键影响特征，提高聚类的质量，并且计算速度快，通用型强，分析结果准确可靠。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119721504A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510221741.0
申请日：2025-02-27
IPC: G06Q10/063 , H02J3/00 , G06Q50/06
Abstract: 本公开实施例提供异构柔性负荷聚合处理方法及其装置和虚拟电厂平台，方法包括：根据异构柔性负荷设备集群中的多种柔性负荷设备各自的时域状态演变特征分别构建状态演变模型；多种柔性负荷设备的种类包括温控负荷设备、电动车辆和储能设备；基于各种柔性负荷设备的状态演变模型在时域上的时刻对应关系，聚合各状态演变模型，以得到柔性负荷聚合模型；基于柔性负荷聚合模型及每种柔性负荷设备的约束预测异构柔性负荷设备集群在时域上的预测可调容量。通过根据不同种类的柔性负荷设备的各自特征分别建立时域演变模型并形成统一时间尺度的聚合，解决相关技术中的系统与设备控制的时间尺度不一致问题，提升可调资源的调控精准性。
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公开(公告)号：CN119360238A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411347261.0
申请日：2024-09-26
IPC: G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/70 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于改进YOLOv5s的高压输电线鸟巢检测方法，应用于无人终端，利用预先基于鸟巢小数据集训练好的鸟巢检测模型，对所述无人终端捕获的图像中的目标的类别和区域进行预测，实现高压输电线鸟巢检测，其中，所述鸟巢检测模型基于YOLOv5s构建，且所述鸟巢检测模型包括顺次连接的基于DenseNet的Backbone网络、基于双向融合FPN的Neck网络以及Head网络。本发明的模型基于DenseNet和双向融合FPN，有效提高了从图像中提取特征的能力，另外，充分考虑高压输电线鸟巢检测场景下对象尺寸较小的特点，通过提供包容性和排他性两种择一连接的方式，对各个网络进行组织，提高了检测的准确性。
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公开(公告)号：CN119359990A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411347263.X
申请日：2024-09-26
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/776 , G06V10/771 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于ER‑YOLO的输电线路鸟巢检测方法和设备，输电线路的鸟巢检测任务中，由于拍摄距离难以统一，鸟巢在画面中具有不同的尺寸，且鸟巢所占画面的面积极其有限，同时检测背景复杂多变。原始的YOLOv10网络模型在特征提取过程中往往忽视小目标的特征信息，这导致在鸟巢目标检测中准确率较低。为了解决这一问题，本发明向YOLOv10主干网络中引入了高效通道注意力模块，并且使用了Repulsion损失函数。这些改进使得模型能够更有效地提取鸟巢特征，通过给有效通道赋予更高的权重，抑制无关背景特征，从而减小背景噪声对目标检测的影响，最终在数据集上的均值平均精度达到了98.9％。
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公开(公告)号：CN118655418B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411095640.5
申请日：2024-08-12
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 本申请涉及配电网线路故障监测技术领域，具体涉及一种配电网在线状态监测方法及系统，具体包括：采集各时刻配电网主线路及支线路的三相电流值，基于各线路的每一相电流值的绝对值构建电流正向序列；根据不同线路同相电流的电流正向序列元素差异构建任意两个线路同相电流之间的电流形态差异值；结合任意两个线路同相电流的电流正向序列之间的相似度构建每个线路各相电流的故障电流变动值；根据故障电流变动值获取单相接地故障线路；通知运维人员对单相接地故障线路进行维修。提高了单相接地故障的具体线路的识别速度与准确性，具有较高的实时性，降低了传统技术对于发生单相接地故障线路的检测时间，提高配电网运行的可靠性。
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公开(公告)号：CN118707252B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411180583.0
申请日：2024-08-27
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明涉及线路故障定位技术领域，具体涉及一种输电线路故障定位方法及系统。该方法根据每种传输信号在变电站之间传输的能量变化，从传输能量的衰减情况分析，结合每种传输信号在变电站之间传输的时延情况和能量被分散的程度，从信号传输多径效应的影响分析，得到每种传输信号的传输损耗，通过不同传输信号的传输损耗的损耗显著程度，得到基本传输损耗；通过基本传输损耗对故障位置行波检测的时间差进行修正，得到更高精度的定位结果。本发明对不同电力指标在电线中传输的多种损耗情况分析，综合传输损耗修正行波故障测距进行更准确的定位，得到更可靠的定位结果。
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