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公开(公告)号：CN112886582B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202110173126.9
申请日：2021-02-08
申请人： 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 北京志翔科技股份有限公司
摘要： 本发明属于电力拓扑大数据分析领域，尤其涉及基于负荷率和拓扑的电压相关性识别台区相位的方法。包括以下步骤：S1：获取台区下变压器处考核总表和各用户表时间序列数据和台区用户分支数据；S2：建立基于用户分支的相位识别模型；S3：利用上述模型进行用户分支内表间、分支间基准表间、分支基准表与总表间电压相关性系数计算，诊断分支间相位一致性，完成台区单相表用户的相位识别；S4：输出相位。本专利在已知台区拓扑基础上，利用台区负荷率低时用户表电压主要由总表电压决定，对总表和用户表电压数据制定合适的点位选取策略，提出了相位趋同原则，利用皮尔逊相关性系数进行电压相关性分析，实现台区相位识别。
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公开(公告)号：CN112886582A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110173126.9
申请日：2021-02-08
申请人： 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 北京志翔科技股份有限公司
摘要： 本发明属于电力拓扑大数据分析领域，尤其涉及基于负荷率和拓扑的电压相关性识别台区相位的方法。包括以下步骤：S1：获取台区下变压器处考核总表和各用户表时间序列数据和台区用户分支数据；S2：建立基于用户分支的相位识别模型；S3：利用上述模型进行用户分支内表间、分支间基准表间、分支基准表与总表间电压相关性系数计算，诊断分支间相位一致性，完成台区单相表用户的相位识别；S4：输出相位。本专利在已知台区拓扑基础上，利用台区负荷率低时用户表电压主要由总表电压决定，对总表和用户表电压数据制定合适的点位选取策略，提出了相位趋同原则，利用皮尔逊相关性系数进行电压相关性分析，实现台区相位识别。
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公开(公告)号：CN112886580A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110171882.8
申请日：2021-02-08
申请人： 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 北京志翔科技股份有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , H02J13/00 , G06Q50/06 , G06Q10/06 , G06F16/906 , G06F16/29 , G06F16/2455 , G06F16/23 , G06F16/215
摘要： 本发明属于电力拓扑大数据分析领域，尤其涉及基于用户分支的台区拓扑识别的方法和系统。包括以下步骤：S1：数据接入及处理：根据用户采集特征、地址特征和用电特征将用户分类；S2：以供配电设计规范分析作为主要分析方法，采集拓扑分析和电压相关性分析作为辅助分析方法，实现用户分支识别；S3：用户分支识别后，对用户分支应属台区进行诊断；S4：依据电压相关性分析结果和或供配电设计规范，通过分支邻近识别、分支共线识别，实现台区拓扑自动识别和输出。本发明构建了一个现有档案数据和采集运行数据限制条件下的以用户分支为基础的虚拟供电网络，由于运行数据受限于实际供电网络，数据分析结果的准确性非常高，完全可以达到实用化水平。
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公开(公告)号：CN112886581A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110171888.5
申请日：2021-02-08
申请人： 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 北京志翔科技股份有限公司
摘要： 本发明属于电力拓扑大数据分析领域，尤其涉及一种基于用户分支电压相关性的台区拓扑识别的方法。包括以下步骤：S1：获取台区下变压器处考核总表和各用户表不少于3天电压电流时间序列数据和台区用户分支数据；S2：建立基于用户分支的台区拓扑诊断模型；S3：进行用户分支内表间皮尔逊相关性计算和分支间皮尔逊相关性计算，诊断分支邻近和分支是否共有上级父分支关系；S4：输出台区分支连接关系表。本发明对分支下用户和分支间用户的时间序列数据进行电压相关性分析，结合居民建筑电气设计规范中对各类用户负荷制定的设计规则，完成分支邻近、分支是否共有上级父分支的诊断，从而实现台区拓扑识别。
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公开(公告)号：CN112886581B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202110171888.5
申请日：2021-02-08
申请人： 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 北京志翔科技股份有限公司
摘要： 本发明属于电力拓扑大数据分析领域，尤其涉及一种基于用户分支电压相关性的台区拓扑识别的方法。包括以下步骤：S1：获取台区下变压器处考核总表和各用户表不少于3天电压电流时间序列数据和台区用户分支数据；S2：建立基于用户分支的台区拓扑诊断模型；S3：进行用户分支内表间皮尔逊相关性计算和分支间皮尔逊相关性计算，诊断分支邻近和分支是否共有上级父分支关系；S4：输出台区分支连接关系表。本发明对分支下用户和分支间用户的时间序列数据进行电压相关性分析，结合居民建筑电气设计规范中对各类用户负荷制定的设计规则，完成分支邻近、分支是否共有上级父分支的诊断，从而实现台区拓扑识别。
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公开(公告)号：CN113033897A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110327658.3
申请日：2021-03-26
申请人： 国网上海市电力公司 , 北京志翔科技股份有限公司
摘要： 本发明属于电力拓扑大数据分析领域，尤其涉及基于用户分支的电量相关性识别台区户变关系的方法。包括以下步骤：S1：获取台区用户分支数据、用电量数据和邻近台区数据；S2：建立用户分支的电量相关性分析模型；S3：利用电量相关性分析模型诊断用户分支与台区归属关系；S4：输出台区户变关系结果。本发明基于用户分类、用户分支数据和邻近台区数据，利用皮尔逊相关性系数，提出了正相关特征，并利用用户分支与2个或多个台区正负相关系数值量化趋势变化诊断用户分支与多个台区的归属关系，实现台户关系识别。对不同用电特征用户优化参与相关性计算的选点策略，对正负相关特征进行增强，进一步扩大了可识别的用户范围和提高了台户关系识别的准确率。
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公开(公告)号：CN112990730B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202110326086.7
申请日：2021-03-26
申请人： 国网上海市电力公司 , 北京志翔科技股份有限公司
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q50/06
摘要： 本发明属于电力拓扑大数据分析领域，尤其涉及一种利用人为采集失败增强电量相关性特征的方法。其特征在于包括以下步骤：S1：获取台区用户分支数据、用电量数据和邻近台区数据；S2：根据上述数据，建立基于采集失败优化的电量相关性分析模型；S3：利用基于采集失败优化的电量相关性分析模型诊断用户分支与台区归属关系；S4：对上述诊断结果按照给定的标准输出格式进行输出。本发明对通过对用电信息采集系统的日冻结示数进行处理，将某个用户多日用电量合并为一天用电量，提高用电量与台区线损比值和用电量波动率，增强电量电量相关性特征，从而提高电量相关性分析进行台区户变识别的准确率和检出率。
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公开(公告)号：CN114610707A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210295352.9
申请日：2022-03-24
申请人： 国网上海市电力公司 , 北京志翔科技股份有限公司
IPC分类号： G06F16/215 , G06F30/27 , G06K9/62 , G06Q50/06
摘要： 本发明提出了基于用户量化评价的电力采集系统缺失数据多重插补方法，包括采集用户电表的档案类数据和曲线类数据，形成细分应用场景的用户组集合，对缺失数据占比小于设定阈值的用户组，截取其曲线类数据中不包含缺失数据的部分，作为该用户组的原始训练数据集；结合缺失模式，依托原始训练数据集，生成包括模拟缺失数据的仿真数据集；结合仿真数据集对应的真实数据，对各个算法依据拟合准确度排序，生成针对该用户组数据子集的算法集，然后将最优多重插补模型算法应用于真实确实数据，完成对真实数据的插补。本发明可从用户量化评价和数据缺失模式两个维度，实现对插补场景细分，然后在细分场景中，依托仿真缺失实验，完成插补算法优选。
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公开(公告)号：CN112990730A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110326086.7
申请日：2021-03-26
申请人： 国网上海市电力公司 , 北京志翔科技股份有限公司
摘要： 本发明属于电力拓扑大数据分析领域，尤其涉及一种利用人为采集失败增强电量相关性特征的方法。其特征在于包括以下步骤：S1：获取台区用户分支数据、用电量数据和邻近台区数据；S2：根据上述数据，建立基于采集失败优化的电量相关性分析模型；S3：利用基于采集失败优化的电量相关性分析模型诊断用户分支与台区归属关系；S4：对上述诊断结果按照给定的标准输出格式进行输出。本发明对通过对用电信息采集系统的日冻结示数进行处理，将某个用户多日用电量合并为一天用电量，提高用电量与台区线损比值和用电量波动率，增强电量电量相关性特征，从而提高电量相关性分析进行台区户变识别的准确率和检出率。
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公开(公告)号：CN113033897B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202110327658.3
申请日：2021-03-26
申请人： 国网上海市电力公司 , 北京志翔科技股份有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
摘要： 本发明属于电力拓扑大数据分析领域，尤其涉及基于用户分支的电量相关性识别台区户变关系的方法。包括以下步骤：S1：获取台区用户分支数据、用电量数据和邻近台区数据；S2：建立用户分支的电量相关性分析模型；S3：利用电量相关性分析模型诊断用户分支与台区归属关系；S4：输出台区户变关系结果。本发明基于用户分类、用户分支数据和邻近台区数据，利用皮尔逊相关性系数，提出了正相关特征，并利用用户分支与2个或多个台区正负相关系数值量化趋势变化诊断用户分支与多个台区的归属关系，实现台户关系识别。对不同用电特征用户优化参与相关性计算的选点策略，对正负相关特征进行增强，进一步扩大了可识别的用户范围和提高了台户关系识别的准确率。
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