一种三相四线电能表错接判断方法

    公开(公告)号:CN113740795A

    公开(公告)日:2021-12-03

    申请号:CN202111302641.9

    申请日:2021-11-05

    Abstract: 本发明提出了一种三相四线电能表错接判断方法,包括:S100,选取出现电流异常的异常窗口;S200,运用余弦相似度算法,分别求取异常窗口内相序电流相关系数、异常相序对应的功率因数、电能表示值与水平线的余弦相似度;S300,将计算结果与相应阈值相比较,判定是否存在错接线异常。本发明充分运用大数据分析手段,运用95分位点,通过高负荷工作电流选取异常输出窗口,利用余弦相似度算法对异常窗口展开分析,求取相序间的电流相似度,电能表示值水平线相似度等,从而对错接线异常做出判定。本发明大大降低了人工工作量,去除了人为因素判断的影响,从而实现智能化,自动化地快速错接线异常判断,大幅减少了现场核查的工作难度。

    一种特征分析的表户错位分析方法及装置

    公开(公告)号:CN114897631A

    公开(公告)日:2022-08-12

    申请号:CN202210352636.7

    申请日:2022-04-06

    Abstract: 本发明公开了一种特征分析的表户错位分析方法及装置,包括:确定同台区,在相同日期执行换表且换表数量大于2的电能表;获取该至少两个电能表的用电特征数据,其中所述用电特征数据至少包括换表前后多个不同周期内的各户表的用电数据;基于换表周期,拆分所述用电特征数据,以基于拆分后的用电特征数据识别用户换表前后的用电异常数据;根据用电异常数据进行聚类,并根据聚类结果对用电异常数据进行重组。本申请提出的表户错位分析的方法,可以快速识别户间错位,并对户表关系进行重组,无需人工排查。

    异常用电数据识别方法及设备

    公开(公告)号:CN113612309B

    公开(公告)日:2022-01-07

    申请号:CN202111155606.9

    申请日:2021-09-30

    Abstract: 本发明公开了一种异常用电数据识别方法及设备,所述方法包括:构建判断组合,所述判断组合包括至少两个判断条件;采用滑窗的方式采集用电数据,任意相邻两个滑窗部分重叠;使用所述判断组合依次对滑窗内用电数据进行判别,若两个相邻滑窗内用电数据连续触发所述判断组合,则对这两个滑窗进行标记,否则,不对这两个滑窗进行标记;所述判断组合的触发条件是触发所述判断组合的中至少一个所述判断条件;统计连续触发所述判断组合的若干连续滑窗的标记次数,若所述标记次数大于第一阈值,则判定所述若干连续滑窗内的用电数据为异常数据。采用本发明中滑窗方式对用电数据进行多条件判断,提高了异常用电识别的准确性。

    模型训练和用电器类别识别方法、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115601603B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202211504896.8

    申请日:2022-11-29

    Inventor: 吕皓 赵翼旺

    Abstract: 本申请提供一种模型训练和用电器类别识别方法、设备及存储介质,涉及人工智能技术领域,该模型训练方法包括:获取训练样本,训练样本中包括用电器在预设时段内的功率数据和功率数据对应的标签信息,标签信息包括用电器的标注类别以及用电器在预设时段内的开启时刻和关闭时刻;根据功率数据和所述标签信息,得到用电器对应的样本图像,样本图像中包括背景区域和前景区域,前景区域中像素点的像素值与功率数据成正相关关系;将样本图像输入至用电器类别识别模型,得到用电器类别识别模型输出的识别类别;根据标注类别和识别类别,对用电器类别识别模型的参数进行调整。实现了在非介入式的情况下的用电器类别的检测。

    户变关系异常的识别方法、装置、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN115542062A

    公开(公告)日:2022-12-30

    申请号:CN202211381265.1

    申请日:2022-11-07

    Inventor: 宋琦 赵翼旺

    Abstract: 本发明提供一种户变关系异常的识别方法、装置、设备和存储介质,属于电力管理技术领域,该方法包括:根据台区中多个电表的电压数据,确定各个所述电表之间的相关性距离;所述电压数据包括多个时刻的电压值;基于各个所述电表之间的相关性距离,确定先验阈值;根据各个所述电表之间的相关性距离以及所述先验阈值,识别户变关系异常的电表。识别户变关系异常的准确性较高。

    异常用电数据识别方法及设备

    公开(公告)号:CN113612309A

    公开(公告)日:2021-11-05

    申请号:CN202111155606.9

    申请日:2021-09-30

    Abstract: 本发明公开了一种异常用电数据识别方法及设备,所述方法包括:构建判断组合,所述判断组合包括至少两个判断条件;采用滑窗的方式采集用电数据,任意相邻两个滑窗部分重叠;使用所述判断组合依次对滑窗内用电数据进行判别,若两个相邻滑窗内用电数据连续触发所述判断组合,则对这两个滑窗进行标记,否则,不对这两个滑窗进行标记;所述判断组合的触发条件是触发所述判断组合的中至少一个所述判断条件;统计连续触发所述判断组合的若干连续滑窗的标记次数,若所述标记次数大于第一阈值,则判定所述若干连续滑窗内的用电数据为异常数据。采用本发明中滑窗方式对用电数据进行多条件判断,提高了异常用电识别的准确性。

    用电异常的检测方法、装置和电子设备

    公开(公告)号:CN115436699B

    公开(公告)日:2023-01-24

    申请号:CN202211381261.3

    申请日:2022-11-07

    Inventor: 张峰赫 赵翼旺

    Abstract: 本申请提供一种用电异常的检测方法、装置和电子设备,涉及电力监控技术领域。该方法包括:获取目标用户在预设时长内目标时段的用电数据,目标时段包括峰时段、平时段以及谷时段,用电数据包括电压、电流以及电表计量的第一用电量;并根据目标时段的电压、电流以及第一用电量,确定目标时段对应的用电量比值和目标时段对应的用电量差值;根据预设时长内的估算用电量和电表计量的预设时长内的第二用电量,确定第一数值;再根据目标时段对应的用电量比值、目标时段对应的用电量差值以及第一数值,确定目标用户在预设时长的用电检测结果,可以自动检测目标用户在预设时长内的用电异常情况,从而有效地提高了用电异常的检测效率。

    一种基于多维数据分析的能源超量程使用监测方法

    公开(公告)号:CN115292387A

    公开(公告)日:2022-11-04

    申请号:CN202210993028.4

    申请日:2022-08-18

    Abstract: 本发明提出了一种基于多维数据分析的能源超量程使用监测方法,包括:S100,统计能源使用时的多维数据,通过比较统计的多维数据与对应预设的各多维数据阈值,获取多维数据中的异常数据点信息;S200,基于异常数据点信息,根据预设的匹配规则进行匹配校验;S300,基于匹配结果,输出监测结果;匹配规则为多个,当多个匹配规则均匹配时,则判定能源超量程使用。本发明利用能源使用过程中的多维数据,从多个角度去判定校验能源超量程使用,开展分析,丰富了数据维度,使模型本身可信度提升,对多维度校验后的结果使用匹配规则进行二次诊断,大幅降低了误报率,从而实现了快速准确的能源超量程识别,大幅提升了能源超量程监测工作的准确性和效率。

    一种三相四线电能表错接判断方法

    公开(公告)号:CN113740795B

    公开(公告)日:2022-02-22

    申请号:CN202111302641.9

    申请日:2021-11-05

    Abstract: 本发明提出了一种三相四线电能表错接判断方法,包括:S100,选取出现电流异常的异常窗口;S200,运用余弦相似度算法,分别求取异常窗口内相序电流相关系数、异常相序对应的功率因数、电能表示值与水平线的余弦相似度;S300,将计算结果与相应阈值相比较,判定是否存在错接线异常。本发明充分运用大数据分析手段,运用95分位点,通过高负荷工作电流选取异常输出窗口,利用余弦相似度算法对异常窗口展开分析,求取相序间的电流相似度,电能表示值水平线相似度等,从而对错接线异常做出判定。本发明大大降低了人工工作量,去除了人为因素判断的影响,从而实现智能化,自动化地快速错接线异常判断,大幅减少了现场核查的工作难度。

    基于三相三线电路负荷曲线的异常用电判断方法及装置

    公开(公告)号:CN113533895B

    公开(公告)日:2021-12-28

    申请号:CN202111077040.2

    申请日:2021-09-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于三相三线电路负荷曲线的异常用电判断方法及装置,所述异常用电判断方法包括:获取用电数据中的疑似异常数据,疑似异常数据满足:工作状态下各相电流大于电流爬坡阈值、各相电流中当前时间点的相位电流大于前一时间点的相位电流、当前时间点与前一时间点的快相电流之差大于当前时间点的慢相电流;计算疑似异常数据中快相电流曲线与慢相电流曲线所形成的面积差;若面积差大于第一阈值,且该段的快相电流最大值大于电流最大阈值,则判定为用电异常数据。采用本发明,通过设置条件筛选疑似异常数据,缩小了异常用电的定位范围,利用计算快慢相电流面积差与第一阈值比较判断是否用电异常,提高了异常用电识别的准确度。

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