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公开(公告)号：CN116187170A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310017331.5
申请日：2023-01-06
Applicant: 烟台东方威思顿电气有限公司 , 烟台东方威思顿电力设备有限公司
IPC: G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明提出一种电力窃电诊断方法及装置，其方法包括：各客户端统一从服务端获得初始化的本地窃电诊断模型；各客户端从本地数据中提取多维窃电样本，并对多维窃电样本归一化处理和样本均衡后，对本地窃电诊断模型进行训练；并将训练后的模型参数和损失函数上传服务端；服务端对训练后的模型参数和损失函数进行汇聚处理，得到新的窃电诊断模型；新的窃电诊断模型包括新的模型参数和新的损失函数；服务端将新的模型参数分发到各客户端；各客户端利用新的模型参数对本地窃电诊断模型进行更新；客户端利用新的本地窃电诊断模型进行窃电诊断。本发明可以提高电力窃电诊断的准确率。
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公开(公告)号：CN114297811A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111669638.0
申请日：2021-12-31
Applicant: 烟台东方威思顿电气有限公司 , 烟台东方威思顿电力设备有限公司
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/12 , G06Q50/06 , G06F111/06 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于约束多目标优化的低压台区拓扑识别方法，包括：对电量数据进行预处理；进行初始拓扑可行性计算，得到台区总表的下一级拓扑结构集合；构建约束与多目标函数模型；根据所述初始拓扑可行性形成初始种群；使用遗传算法对所述多目标函数进行优化，得出低压台区拓扑结构。本发明根据低压台区的电量守恒关系及线路损耗的递增关系构建约束与多目标函数模型，并利用遗传算法进行优化，解析最优解得到台区拓扑关系，通过软件方法进行拓扑识别，在不增加硬件成本的基础上提高了低压台区拓扑识别的准确性和适应性。
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公开(公告)号：CN114297811B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202111669638.0
申请日：2021-12-31
Applicant: 烟台东方威思顿电气有限公司 , 烟台东方威思顿电力设备有限公司
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/126 , G06Q50/06 , G06F111/06 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于约束多目标优化的低压台区拓扑识别方法，包括：对电量数据进行预处理；进行初始拓扑可行性计算，得到台区总表的下一级拓扑结构集合；构建约束与多目标函数模型；根据所述初始拓扑可行性形成初始种群；使用遗传算法对所述多目标函数进行优化，得出低压台区拓扑结构。本发明根据低压台区的电量守恒关系及线路损耗的递增关系构建约束与多目标函数模型，并利用遗传算法进行优化，解析最优解得到台区拓扑关系，通过软件方法进行拓扑识别，在不增加硬件成本的基础上提高了低压台区拓扑识别的准确性和适应性。
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公开(公告)号：CN114839586A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210512249.5
申请日：2022-05-12
Applicant: 烟台东方威思顿电气有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于EM算法的低压台区计量装置失准计算方法，包括：提取参与建模的计量装置的电量数据并进行处理，完成训练数据构建；构建含有隐变量的混合聚类模型，使用EM算法进行优化求解；归档聚类参数，构建失准计算模型，计算计量装置的失准电量。本方法利用台区各线路之间的电量关系，并结合台区电气特性与用电规律进行计量装置失准分析，不要求台区有完整的拓扑结构，可直接建模进行台区出线处计量装置与全部末端处计量装置的失准计算，并可以计算出具体时刻下每个计量装置的失准值，精细度高、适应性强。
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公开(公告)号：CN115330202B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202210976257.5
申请日：2022-08-15
Applicant: 烟台东方威思顿电气有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/241 , G06N5/022
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的低压配电台区窃电分析方法，包括：计算待分析台区的数据特征；统计待分析台区的相似台区，构建线损辨识模型，分解待分析台区线损特征；构建知识库，定义知识库逻辑推导规则；将待分析台区下用户的线损特征与数据特征组合形成样本向量组，利用所述知识库进行窃电分析。本方法基于数据驱动进行台区窃电分析，不需要大量带标签的窃电样本用于训练，具有更广的使用价值，适用于复杂线损环境下的低压配电台区窃电分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114839586B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202210512249.5
申请日：2022-05-12
Applicant: 烟台东方威思顿电气有限公司
IPC: G01R35/04 , G06F18/2321 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06N7/01 , G06N20/00 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于EM算法的低压台区计量装置失准计算方法，包括：提取参与建模的计量装置的电量数据并进行处理，完成训练数据构建；构建含有隐变量的混合聚类模型，使用EM算法进行优化求解；归档聚类参数，构建失准计算模型，计算计量装置的失准电量。本方法利用台区各线路之间的电量关系，并结合台区电气特性与用电规律进行计量装置失准分析，不要求台区有完整的拓扑结构，可直接建模进行台区出线处计量装置与全部末端处计量装置的失准计算，并可以计算出具体时刻下每个计量装置的失准值，精细度高、适应性强。
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公开(公告)号：CN119476640B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411975310.5
申请日：2024-12-31
Applicant: 烟台东方威思顿电气有限公司 , 烟台新旧动能转换研究院暨烟台科技成果转移转化示范基地
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于犹豫生成对抗网络的智慧城市居民用电预测方法，属于城市用电预测领域。步骤包括：构建生成器和分类器；构建训练样本集；训练生成器和分类器；使用训练后的生成器进行预测。本发明通过将原始属性值转换为三元数属性，对属性数据中的不确定性进行显性量化，使得模型在挖掘属性与预测值之间的关联性的同时，进一步挖掘属性自身的不确定性与预测值的潜在关联，并在训练过程中通过基于犹豫度偏好一致性的损失函数对模型参数进行更新，确保预测出的数据既符合属性和预测值的关联性规律，也具有与实际数据相似的不确定程度，从而强化了模型的数据识别能力和泛化能力，降低了对数据样本的依赖。
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公开(公告)号：CN118570334B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411034879.1
申请日：2024-07-31
Applicant: 烟台东方威思顿电气有限公司 , 烟台新旧动能转换研究院暨烟台科技成果转移转化示范基地
IPC: G06T11/20 , G06F18/23213 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电力负荷曲线重构方法，属于数据处理领域。该方法步骤包括：通过变分模态分解将原始电力负荷曲线分解为多个固有模态分量子序列；对所有固有模态分量子序列进行空间重构，得到对应的信息表，其中每一行对应一个由数据点组成的行向量；对于各信息表，分别对其中的行向量进行聚类，再进行交叉聚类，得到最终聚类结果；按最终聚类结果中各类簇的元素数量将各类簇划分至不同集合，分别对对应行进行不同方式的插值；根据插值后的信息表得到分量重构曲线并叠加合并，得到最终的重构曲线。本发明可以更好地适应曲线的复杂变化，大大提高重构的准确性，而且不需要训练数据，也更加节省计算资源。
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公开(公告)号：CN118570334A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411034879.1
申请日：2024-07-31
Applicant: 烟台东方威思顿电气有限公司 , 烟台新旧动能转换研究院暨烟台科技成果转移转化示范基地
IPC: G06T11/20 , G06F18/23213 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电力负荷曲线重构方法，属于数据处理领域。该方法步骤包括：通过变分模态分解将原始电力负荷曲线分解为多个固有模态分量子序列；对所有固有模态分量子序列进行空间重构，得到对应的信息表，其中每一行对应一个由数据点组成的行向量；对于各信息表，分别对其中的行向量进行聚类，再进行交叉聚类，得到最终聚类结果；按最终聚类结果中各类簇的元素数量将各类簇划分至不同集合，分别对对应行进行不同方式的插值；根据插值后的信息表得到分量重构曲线并叠加合并，得到最终的重构曲线。本发明可以更好地适应曲线的复杂变化，大大提高重构的准确性，而且不需要训练数据，也更加节省计算资源。
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公开(公告)号：CN119476640A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411975310.5
申请日：2024-12-31
Applicant: 烟台东方威思顿电气有限公司 , 烟台新旧动能转换研究院暨烟台科技成果转移转化示范基地
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于犹豫生成对抗网络的智慧城市居民用电预测方法，属于城市用电预测领域。步骤包括：构建生成器和分类器；构建训练样本集；训练生成器和分类器；使用训练后的生成器进行预测。本发明通过将原始属性值转换为三元数属性，对属性数据中的不确定性进行显性量化，使得模型在挖掘属性与预测值之间的关联性的同时，进一步挖掘属性自身的不确定性与预测值的潜在关联，并在训练过程中通过基于犹豫度偏好一致性的损失函数对模型参数进行更新，确保预测出的数据既符合属性和预测值的关联性规律，也具有与实际数据相似的不确定程度，从而强化了模型的数据识别能力和泛化能力，降低了对数据样本的依赖。
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