公开(公告)号：CN115774232A

公开(公告)日：2023-03-10

申请号：CN202211463318.4

申请日：2022-11-22

Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局

Inventor： 郭斌 ,  冯兴兴 ,  许丽娟 ,  赵烨 ,  陈俊艺 ,  曹琴 ,  谷海彤 ,  何圣川 ,  钟蔚 ,  林焜杰 ,  曾令章 ,  胡志明

IPC: G01R35/04

Abstract: 本发明涉及基于大数据分析与折线图分析的智能电表误差趋势分析方法，包括以下步骤：S1、获取待分析误差的台区编号或台区名称；S2、访问计量自动化系统或电能量平台，获取智能电表的档案数据；S3、获取电表的误差信息；S4、建立数据表格，建立散点图模型；S5、建立折线图，获取数学模型；S6、确定每个因素对应的配重；S7、获取所需分析的智能电表的档案数据；S8、分别将档案数据代入各个数学模型，获得每个数学模型下的误差数据；S9、计算得到智能电表的最终误差数据。本发明将待分析电表的相关档案数据代入数学模型后可以精准计算获得该电表的误差信息，避免再次进行抽检和现场检测，节省了人力成本和分析时效，同时提高了用户的满意度。

公开(公告)号：CN115099392A

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202210748709.4

申请日：2022-06-29

Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局

Inventor： 冯兴兴 ,  郭斌 ,  赵烨 ,  许丽娟 ,  陈俊艺 ,  曹琴 ,  林焜杰 ,  何圣川 ,  钟蔚 ,  曾令章 ,  胡志明

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01R35/04

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络模型的智能电表状态评价方法、系统及介质，该方法包括：数据采集及预处理；建立卷积神经网络模型；代入采集数据并训练卷积神经网络模型；确定周围因素影响因素，对卷积神经网络模型进行修正；通过修正后的卷积神经网络模型，对智能电表的状态进行评价，得到评价结果；根据评价结果建立智能电表轮换策略。本发明通过大数据与神经网络相结合的方式对智能电表状态进行评价，可以提升智能电表资产管理水平，实现有效监测和运行状态的评价，避免资金的浪费和能源的损失，同时增加了用户的感知，确保计量工作质量高效、依法规范。

公开(公告)号：CN115796679A

公开(公告)日：2023-03-14

申请号：CN202211526033.0

申请日：2022-12-01

Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局

Inventor： 郭斌 ,  冯兴兴 ,  赵烨 ,  许丽娟 ,  陈俊艺 ,  曹琴 ,  谷海彤 ,  何圣川 ,  钟蔚 ,  林焜杰 ,  曾令章 ,  胡志明

IPC: G06Q10/0639 ,  G01R35/04 ,  G06F16/904 ,  G06F16/909

Abstract: 本发明公开了一种基于空间体系的智能电表质量的监控分析方法、系统、终端设备及存储介质，所述方法包括：获取待分析误差的台区编号或台区名称，并进一步获取待检测台区中智能电表的档案数据；根据档案数据中的电表编号获取电表的档案信息、误差信息、异常信息和寿命预测信息；基于误差信息中的误差评分、异常信息中的异常评分和寿命预测信息中的寿命评分，建立数据表格与空间坐标体系并将上述三类评分展示于空间体系中；对电表的误差评分、异常评分和寿命评分进行统计分析，得到不同评分区域的电表占比。本发明通过将误差评分、异常评分以及寿命评分相结合进行统计分析，得到最终的评分结果空间体系并进行数据展示，使得结果更加直观。

公开(公告)号：CN115718872A

公开(公告)日：2023-02-28

申请号：CN202211452463.2

申请日：2022-11-21

Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局

Inventor： 郭斌 ,  冯兴兴 ,  许丽娟 ,  赵烨 ,  陈俊艺 ,  曹琴 ,  林焜杰 ,  何圣川 ,  钟蔚 ,  胡志明 ,  曾令章

IPC: G06F18/22 ,  G06F18/214 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种基于历史数据的台区用户异常用电分析方法，包括以下步骤：S1、建立正常用电、异常用电数据集以及待分析数据集；S2、以台区为单位，将台区内用户的用电数据存储至正常用电和异常用电数据集；S3、在正常用电和异常用电数据集中，预测其下一个检测周期内的正常用电数据和异常用电数据；S4、获取台区内一组用户当期用电数据，分析该组用户当期用电数据是否属于预测的正常用电数据情况；S5、分析该组用电数据是否属于预测的异常用电数据情况；S6、安排专项人员进行专项分析或现场分析。本发明通过对用户以往的用电数据进行分析，得到其后续用电数据的推测，再对当期数据进行对比，可判断用户用电的异常情况，且准确性高。

公开(公告)号：CN115549299A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202211180693.8

申请日：2022-09-27

Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局

Inventor： 冯兴兴 ,  郭斌 ,  赵烨 ,  许丽娟 ,  陈俊艺 ,  曹琴 ,  谷海彤 ,  何圣川 ,  钟蔚 ,  胡志明 ,  林焜杰 ,  曾令章

IPC: H02J13/00

Abstract: 本发明公开了一种基于双重对比的用户用电异常分析方法、系统及介质，方法为：生成所有用户用电数据集；设定用户用电异常阈值，包括第一异常阈值和第二异常阈值；在第一用电周期内，生成所有用户的平均用电数据特征指标；在第二用电周期内，生成指定用户的用电数据特征指标；将第一异常阈值与指定用户用电数据特征指标进行横向对比分析，判断是否初步异常；若初步异常则生成指定用户平均用电数据特征指标作为第二异常阈值；将指定用户用电数据特征指标与第二异常阈值进行纵向对比分析，判断是否异常得到用电分析结果。本发明从横向对比和纵向对比来分析用户用电行为，综合考虑了用户用电的差异性，提高智能电表的检测和运行状态评价的准确性。