-
公开(公告)号：CN117543592B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202311478500.1
申请日：2023-11-08
Applicant: 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心
IPC: H02J3/14 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H02J3/48 , H02J3/50
Abstract: 本发明公开了一种工业设备负荷识别方法、装置、存储介质及计算机设备，涉及负荷识别技术领域。其中方法包括：获取待测用户的总电力负荷数据，所述总电力负荷数据包括有功功率、无功功率和电流数据；然后对总电力负荷数据进行负荷事件检测，其中，负荷事件的类型包括设备启动和设备停止；若检测到总电力负荷数据中存在负荷事件，则在总电力负荷数据中提取负荷事件对应的有功功率、无功功率和电流数据，得到待测事件序列；最终根据所述待测事件序列，基于预训练的负荷识别模型，得到负荷识别结果，其中，所述负荷识别结果包括所述负荷事件对应的设备类型和负荷事件类型。上述方法可以提高对稳态功率接近的工业设备负荷的识别准确率。
-
公开(公告)号：CN117543592A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311478500.1
申请日：2023-11-08
Applicant: 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心
IPC: H02J3/14 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H02J3/48 , H02J3/50
Abstract: 本发明公开了一种工业设备负荷识别方法、装置、存储介质及计算机设备，涉及负荷识别技术领域。其中方法包括：获取待测用户的总电力负荷数据，所述总电力负荷数据包括有功功率、无功功率和电流数据；然后对总电力负荷数据进行负荷事件检测，其中，负荷事件的类型包括设备启动和设备停止；若检测到总电力负荷数据中存在负荷事件，则在总电力负荷数据中提取负荷事件对应的有功功率、无功功率和电流数据，得到待测事件序列；最终根据所述待测事件序列，基于预训练的负荷识别模型，得到负荷识别结果，其中，所述负荷识别结果包括所述负荷事件对应的设备类型和负荷事件类型。上述方法可以提高对稳态功率接近的工业设备负荷的识别准确率。
-
公开(公告)号：CN117458473B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202311471546.0
申请日：2023-11-07
Applicant: 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心
IPC: H02J3/00 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本申请涉及工业用电技术领域。公开了一种负荷事件真实性预测方法、装置、设备及介质，其中方法包括：获取待预测负荷事件数据；将待预测负荷事件数据输入至神经网络模型，预测待预测负荷事件是真实事件或虚假事件，将预测为真实事件的负荷事件数据作为负荷辨识的依据；其中，方法还包括，针对各类型负荷事件确定至少一个应用场景，并获取所述至少一个应用场景下的样本数据，根据所述样本数据对所述负荷事件的真实性进行标识行向量处理，得到用以训练和测试所述神经网络模型的样本集。本申请用于训练和测试神经网络模型的样本集中对负荷事件的真实性进行标识，使训练好的神经网络模型预测负荷事件是真实事件或虚假事件，提高了负荷辨识的准确性。
-
公开(公告)号：CN117458473A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311471546.0
申请日：2023-11-07
Applicant: 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心
IPC: H02J3/00 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本申请涉及工业用电技术领域。公开了一种负荷事件真实性预测方法、装置、设备及介质，其中方法包括：获取待预测负荷事件数据；将待预测负荷事件数据输入至神经网络模型，预测待预测负荷事件是真实事件或虚假事件，将预测为真实事件的负荷事件数据作为负荷辨识的依据；其中，方法还包括，针对各类型负荷事件确定至少一个应用场景，并获取所述至少一个应用场景下的样本数据，根据所述样本数据对所述负荷事件的真实性进行标识行向量处理，得到用以训练和测试所述神经网络模型的样本集。本申请用于训练和测试神经网络模型的样本集中对负荷事件的真实性进行标识，使训练好的神经网络模型预测负荷事件是真实事件或虚假事件，提高了负荷辨识的准确性。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.042 seconds)
