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公开(公告)号：CN113592533B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202110733679.5
申请日：2021-06-30
申请人： 国网上海市电力公司 , 星环信息科技(上海)股份有限公司
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06Q30/0203 , G06Q50/06 , G06N3/088
摘要： 本发明涉及一种基于无监督学习的异常用电检测方法及系统，所述的方法包括：S1：对用户的用电数据进行处理，基于社群演化理论获取用户的社群演化异常度值；S2：对用户的用电数据和台账数据进行处理得到用户的用电特征，获取用户的群体行为异常度值；S3：根据用户的用电数据获取用户的历史用电特征，采用LOF算法计算考虑历史用电特征的个体功率异常度值；S4：根据用户的用电数据和客观关联因素，获取用户的关联因素异常度值；S5：基于社群演化异常度值、群体行为异常度值、个体功率异常度值和关联因素异常度值获取用户的综合用电异常水平。与现有技术相比，本发明具有检测识别准确性高、综合考虑因素完善等优点。
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公开(公告)号：CN113743977A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110720759.7
申请日：2021-06-28
申请人： 国网上海市电力公司 , 星环信息科技(上海)股份有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于用户行为的用电数据特征提取方法及系统，所述方法包括以下步骤：S1：获取用户用电数据；S2：对用户用电数据进行基于BIC的特征选择，获取用户用电数据的参数重要性排序，并确认特征选择结果；S3：根据选择的特征进行一次聚类，获取一次聚类结果；S4：对一次聚类结果的不同类型分别进行第二次聚类，获取用电数据特征。与现有技术相比，本发明提高聚类结果的可靠性和准确性，实现用户用电数据特征的有效提取，可以准确发现用电高峰。
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公开(公告)号：CN113592533A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110733679.5
申请日：2021-06-30
申请人： 国网上海市电力公司 , 星环信息科技(上海)股份有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于无监督学习的异常用电检测方法及系统，所述的方法包括：S1：对用户的用电数据进行处理，基于社群演化理论获取用户的社群演化异常度值；S2：对用户的用电数据和台账数据进行处理得到用户的用电特征，获取用户的群体行为异常度值；S3：根据用户的用电数据获取用户的历史用电特征，采用LOF算法计算考虑历史用电特征的个体功率异常度值；S4：根据用户的用电数据和客观关联因素，获取用户的关联因素异常度值；S5：基于社群演化异常度值、群体行为异常度值、个体功率异常度值和关联因素异常度值获取用户的综合用电异常水平。与现有技术相比，本发明具有检测识别准确性高、综合考虑因素完善等优点。
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公开(公告)号：CN110570090A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910738256.5
申请日：2019-08-12
申请人： 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 星环信息科技(上海)有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于贝叶斯分类法的基线负荷模型的负荷辨识方法，该方法包括以下步骤：步骤1：确定任意两个给定用户特征量是否为统计相关，排除冗余特征量；步骤2：将经过判断统计相关并排除冗余特征量的用户特征量组成训练集；步骤3：针对训练集中每个数据类别计算先验概率并进一步得到对应贝叶斯概率；步骤4：利用贝叶斯概率结合预测日的用电负荷计算得到预测日的基线负荷；步骤5：利用获得的基线负荷辨识错峰潜力负荷。与现有技术相比，本发明具有避免预测日基线负荷单一，不足以辨识错峰潜力负荷，数据多样性强等优点。
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