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公开(公告)号：CN112308458B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202011322293.7
申请日：2020-11-23
Applicant: 广东电网有限责任公司计量中心
Abstract: 本申请公开了一种低压台区量测数据评价方法和系统，该方法包括：采集目标台区内三相母线和智能电表的电压、有功功率时序数据，计算对应的有功电流时序数据；根据预置第一评价公式计算各个时间断面下的电压、有功电流数据对应的第一评价值；随机选取电压、有功电流断面数据，重构满足预设断面数的新序列样本，重复执行L0次序列样本的构建步骤，得到L0个序列样本；根据第二评价公式，结合各断面数据的第一评价值，计算每个重构新序列样本的第二评价值；将第二评价值最高的序列样本作为低压台区相序识别的分析样本。该方法对低压台区量测数据进行多次评价，并从中选取质量最优的分析样本，有效提高了量测数据评价的准确度。
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公开(公告)号：CN111881189B
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202010773408.8
申请日：2020-08-04
Applicant: 广东电网有限责任公司计量中心
IPC: G06F16/2458 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开了一种台区户变关系校验方法及系统，方法包括：采集目标台区内各个低压用户电表的电压记录时序曲线数据；遍历目标台区内所有的电表，计算不同电表之间电压时序的皮尔逊相关性系数；基于所得的若干项参数进行排列后，计算相邻电表间的皮尔逊相关性系数曲线的方差或平均值变化量；设定户变异常嫌疑集合计算规则，针对所得的多项变化量，确定互变异常临界点，计算得到户变异常嫌疑集合；将户变异常嫌疑集合里不与集合外用户归属同一电压分类的用户判定为户变异常用户。本申请在不额外加装其他终端设备的前提下，充分挖掘数据的内在规律，实现台区户变关系校验。
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公开(公告)号：CN112767190A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011628746.9
申请日：2020-12-30
Applicant: 广东电网有限责任公司计量中心
Abstract: 本发明涉及一种基于多层堆叠式神经网络的台区相序识别方法及装置，通过获取目标台区在某时间段内的配电变压器各相低压出线与各用户电表之间的时序电压样本数据，并对时序电压样本数据进行预处理；对处理后得到的样本集生成训练集和测试集，采用CNN网络对训练集训练得到时间序列特征，采用LSTM网路对时间序列特征和训练集进行训练建立相序预测模型；采用相序预测模型预测测试集中用户电表与配电变压器各相的相序。该台区相序识别方法不需要目标台区外挂其他终端设备的前提下，即可准确梳理用户电表的相序归属关系，成本低且工程应用价值高，解决现有对台区“变‑线‑相‑户”物理拓扑的识别，存在额外增加终端设备的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112750051A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202011622001.1
申请日：2020-12-30
Applicant: 广东电网有限责任公司计量中心
Abstract: 本发明涉及一种基于随机森林算法的台区相序识别方法、装置及终端设备，通过获取目标台区在某时间段内的配电变压器各相低压出线与各用户电表之间的时序电压样本数据以及建立用户电表的相序归属关系的特征集，并对时序电压样本数据进行预处理；对处理后得到的样本集生成训练集和测试集，采用随机森林算法对训练集和特征集训练，得到训练决策树，获取m个训练决策树组建随机森林识别模型；采用随机森林识别模型预测测试集中用户电表与配电变压器各相的相序。该基于随机森林算法的台区相序识别方法不需要目标台区外挂其他终端设备的前提下，即可准确梳理用户电表的相序归属关系，成本低且工程应用价值高。
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公开(公告)号：CN112308458A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011322293.7
申请日：2020-11-23
Applicant: 广东电网有限责任公司计量中心
Abstract: 本申请公开了一种低压台区量测数据评价方法和系统，该方法包括：采集目标台区内三相母线和智能电表的电压、有功功率时序数据，计算对应的有功电流时序数据；根据预置第一评价公式计算各个时间断面下的电压、有功电流数据对应的第一评价值；随机选取电压、有功电流断面数据，重构满足预设断面数的新序列样本，重复执行L0次序列样本的构建步骤，得到L0个序列样本；根据第二评价公式，结合各断面数据的第一评价值，计算每个重构新序列样本的第二评价值；将第二评价值最高的序列样本作为低压台区相序识别的分析样本。该方法对低压台区量测数据进行多次评价，并从中选取质量最优的分析样本，有效提高了量测数据评价的准确度。
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公开(公告)号：CN111881189A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010773408.8
申请日：2020-08-04
Applicant: 广东电网有限责任公司计量中心
IPC: G06F16/2458 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开了一种台区户变关系校验方法及系统，方法包括：采集目标台区内各个低压用户电表的电压记录时序曲线数据；遍历目标台区内所有的电表，计算不同电表之间电压时序的皮尔逊相关性系数；基于所得的若干项参数进行排列后，计算相邻电表间的皮尔逊相关性系数曲线的方差或平均值变化量；设定户变异常嫌疑集合计算规则，针对所得的多项变化量，确定互变异常临界点，计算得到户变异常嫌疑集合；将户变异常嫌疑集合里不与集合外用户归属同一电压分类的用户判定为户变异常用户。本申请在不额外加装其他终端设备的前提下，充分挖掘数据的内在规律，实现台区户变关系校验。
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公开(公告)号：CN112750051B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011622001.1
申请日：2020-12-30
Applicant: 广东电网有限责任公司计量中心
IPC: G06Q50/06 , G06F18/2431 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及一种基于随机森林算法的台区相序识别方法、装置及终端设备，通过获取目标台区在某时间段内的配电变压器各相低压出线与各用户电表之间的时序电压样本数据以及建立用户电表的相序归属关系的特征集，并对时序电压样本数据进行预处理；对处理后得到的样本集生成训练集和测试集，采用随机森林算法对训练集和特征集训练，得到训练决策树，获取m个训练决策树组建随机森林识别模型；采用随机森林识别模型预测测试集中用户电表与配电变压器各相的相序。该基于随机森林算法的台区相序识别方法不需要目标台区外挂其他终端设备的前提下，即可准确梳理用户电表的相序归属关系，成本低且工程应用价值高。
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公开(公告)号：CN112767190B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202011628746.9
申请日：2020-12-30
Applicant: 广东电网有限责任公司计量中心
IPC: G06Q50/06 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于多层堆叠式神经网络的台区相序识别方法及装置，通过获取目标台区在某时间段内的配电变压器各相低压出线与各用户电表之间的时序电压样本数据，并对时序电压样本数据进行预处理；对处理后得到的样本集生成训练集和测试集，采用CNN网络对训练集训练得到时间序列特征，采用LSTM网路对时间序列特征和训练集进行训练建立相序预测模型；采用相序预测模型预测测试集中用户电表与配电变压器各相的相序。该台区相序识别方法不需要目标台区外挂其他终端设备的前提下，即可准确梳理用户电表的相序归属关系，成本低且工程应用价值高，解决现有对台区“变‑线‑相‑户”物理拓扑的识别，存在额外增加终端设备的问题。
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