公开(公告)号：CN116186633A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202310205139.9

申请日：2023-03-06

申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心

发明人： 缪猛 ,  吴伟将 ,  钱旭盛 ,  许高俊 ,  陈可 ,  张轩城 ,  王伟 ,  虞文武 ,  陈都鑫

IPC分类号： G06F18/2433 ,  G06F18/214 ,  G06Q50/06

摘要： 一种基于小样本学习的用电异常诊断方法和系统，包括：对包含小样本异常的用电数据进行预处理；对预处理后的用电数据进行电力特征的转化，构建电力数据图片样本，作为待测样本；结合支撑集对待测样本进行特征嵌入提取，得到支撑集中不同异常类别的样本原型和待测样本的特征向量拼接而成的样本对；对支撑集中不同异常类别的样本原型和待测样本的特征向量拼接而成的样本对进行异常类型判定，完成小样本学习的样本分类，其中异常类型分为未知异常类型和已知异常类型；选择不同网络进行未知异常类型诊断或者已知异常类型的进一步异常诊断，输出异常诊断结果。解决了用电异常类型样本分布极度不均衡和缺少对未知异常类型的诊断能力的限制问题。

公开(公告)号：CN115718861A

公开(公告)日：2023-02-28

申请号：CN202211422396.X

申请日：2022-11-14

申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心

发明人： 钱旭盛 ,  虞文武 ,  吴伟将 ,  缪猛 ,  许高俊 ,  张轩城 ,  陈可 ,  陈都鑫 ,  常永健 ,  杨伊凡

IPC分类号： G06F18/15 ,  G06F18/23 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0499 ,  G06Q50/06

摘要： 一种高耗能行业中用电用户的分类与异常行为检测方法、系统、装置及介质，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，采集高耗能行业中用电用户的用电数据并提取数据特征，以将所述数据特征作为用电样本数据；步骤2，分析高耗能行业的行业特征从而生成行业样本噪声，并将所述行业样本噪声增加至所述用电样本数据中，以构建样本数据集；步骤3，以动态时间规整函数的取值作为样本距离，采用K‑means聚类算法对所述样本数据集中的样本进行分类和异常行为检测。本发明算法准确，充分扩展了行业用户样本数据，使得样本分类和异常检测能够针对行业特征开展，提高了检测效率与置信度。