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公开(公告)号：CN115329839A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210804044.4
申请日：2022-07-07
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积自编码器和改进回归算法的窃电用户辨识和窃电量预测方法。本发明方法为：首先，以采集的正常用户电量数据为输入，建立卷积自编码器异常检测模型，并将重构误差较大的异常用电用户识别为窃电用户；然后，分别从窃电用户的窃电和非窃电时段的电量计量数据中提取电量统计指标并构建特征向量，将构建的特征向量作为Tradaboost算法输入，训练并生成XGBoost回归模型，对各用户的潜在窃电量进行预测。本发明可以快速、准确地学习正常用电规律，识别异常用电的窃电用户，并且对各窃电用户的潜在窃电量作预测。
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公开(公告)号：CN113220671B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202110409685.5
申请日：2021-04-16
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/215 , G06K9/62 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于用电模式分解重构的电力负荷缺失数据修复方法，涉及电力大数据分析和处理领域。该方法首先获取电力用户的用电负荷数据，将数据集分为完整负荷数据集和待修复负荷数据集；基于用户电力负荷稀疏性和多样性，采用K奇异值分解字典学习算法从完整负荷数据集中提取表征用户用电子模式的基向量字典矩阵；再基于基向量字典矩阵，对待修复负荷曲线进行分解及编码，确定其用电子模式构成；最后基于基向量字典矩阵，根据待修复负荷曲线的编码向量重构负荷曲线，并对电力负荷缺失部分数据进行填充修复。本发明方法可以应用于多日负荷数据缺失或连续时段的负荷数据缺失修复。
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公开(公告)号：CN110311394B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201910585512.1
申请日：2019-07-01
Applicant: 浙江大学
IPC: H02J3/26
Abstract: 本发明涉及一种基于线性规划的三相不平衡治理方法，其包括步骤：构建三相不平衡治理的目标函数；构建三相不平衡治理的电流等式约束；构建三相不平衡治理的相位唯一约束；构建三相不平衡治理的相位不可调约束；构建三相不平衡治理的相位同组不可分约束；构建三相不平衡治理的最大相位切换次数约束；形成基于线性规划的三相不平衡治理模型，获取三相不平衡治理方案。其可以为电力系统运行人员治理三相不平衡和减少线损提供支撑。
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公开(公告)号：CN110389264A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910599241.5
申请日：2019-07-01
Applicant: 浙江大学
IPC: G01R31/00 , G01R19/165 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种异常用电计量的检测方法，其包括步骤：获取计量设备的三相电流信息并按照大小进行排序和归一化；计算三相电流的斯皮尔曼秩相关系数；计算斯皮尔曼秩相关系数经变换后的t统计量；构造关于t统计量的原假设和备择假设，进行假设检验，从而判断计量设备是否异常。其可以为电力系统运行人员检测异常用电计量情况提供相应支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114722098B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210374994.8
申请日：2022-04-11
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F18/2321 , G06F18/22 , G06F18/213 , G06F18/243
Abstract: 本发明公开了一种基于正态云模型和密度聚类算法的典型负荷曲线辨识方法。本发明方法首先考虑不同时刻或用户的用电不确定性，采用分段云近似算法建立负荷曲线的分段特征模型；然后，基于云间近似面积度量曲线间的特征相似度，挖掘曲线的局部动态特征；接着，采用密度峰值快速聚类算法对负荷曲线进行聚类，确定各集群的聚类中心和各集群的曲线样本；最后，从各集群中提取典型负荷曲线。本发明可以准确地表示不同曲线之间的特征相似度，并通过合理地选择聚类的中心和异常曲线，最终划分行业的用电类型，并辨识行业用户的典型负荷曲线。
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公开(公告)号：CN113220671A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110409685.5
申请日：2021-04-16
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/215 , G06K9/62 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于用电模式分解重构的电力负荷缺失数据修复方法，涉及电力大数据分析和处理领域。该方法首先获取电力用户的用电负荷数据，将数据集分为完整负荷数据集和待修复负荷数据集；基于用户电力负荷稀疏性和多样性，采用K奇异值分解字典学习算法从完整负荷数据集中提取表征用户用电子模式的基向量字典矩阵；再基于基向量字典矩阵，对待修复负荷曲线进行分解及编码，确定其用电子模式构成；最后基于基向量字典矩阵，根据待修复负荷曲线的编码向量重构负荷曲线，并对电力负荷缺失部分数据进行填充修复。本发明方法可以应用于多日负荷数据缺失或连续时段的负荷数据缺失修复。
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公开(公告)号：CN110311394A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910585512.1
申请日：2019-07-01
Applicant: 浙江大学
IPC: H02J3/26
Abstract: 本发明涉及一种基于线性规划的三相不平衡治理方法，其包括步骤：构建三相不平衡治理的目标函数；构建三相不平衡治理的电流等式约束；构建三相不平衡治理的相位唯一约束；构建三相不平衡治理的相位不可调约束；构建三相不平衡治理的相位同组不可分约束；构建三相不平衡治理的最大相位切换次数约束；形成基于线性规划的三相不平衡治理模型，获取三相不平衡治理方案。其可以为电力系统运行人员治理三相不平衡和减少线损提供支撑。
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公开(公告)号：CN114722098A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210374994.8
申请日：2022-04-11
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/2458 , G06F17/18 , G06K9/62 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于正态云模型和密度聚类算法的典型负荷曲线辨识方法。本发明方法首先考虑不同时刻或用户的用电不确定性，采用分段云近似算法建立负荷曲线的分段特征模型；然后，基于云间近似面积度量曲线间的特征相似度，挖掘曲线的局部动态特征；接着，采用密度峰值快速聚类算法对负荷曲线进行聚类，确定各集群的聚类中心和各集群的曲线样本；最后，从各集群中提取典型负荷曲线。本发明可以准确地表示不同曲线之间的特征相似度，并通过合理地选择聚类的中心和异常曲线，最终划分行业的用电类型，并辨识行业用户的典型负荷曲线。
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公开(公告)号：CN110389264B
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN201910599241.5
申请日：2019-07-01
Applicant: 浙江大学
IPC: G01R31/00 , G01R19/165 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种异常用电计量的检测方法，其包括步骤：获取计量设备的三相电流信息并按照大小进行排序和归一化；计算三相电流的斯皮尔曼秩相关系数；计算斯皮尔曼秩相关系数经变换后的t统计量；构造关于t统计量的原假设和备择假设，进行假设检验，从而判断计量设备是否异常。其可以为电力系统运行人员检测异常用电计量情况提供相应支持。
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