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公开(公告)号:CN115034923A
公开(公告)日:2022-09-09
申请号:CN202210627696.5
申请日:2022-06-06
发明人: 夏天 , 刘岑岑 , 雷鸣 , 夏水斌 , 丁黎 , 胡浩亮 , 黄俊昌 , 曾非同 , 熊前柱 , 郑欣 , 董重重 , 李玲华 , 鄢烈奇 , 王尚鹏 , 牛卉 , 李莉 , 曾文姬 , 徐子雅 , 王华 , 孙秉宇
摘要: 本发明提供一种分布式智能电表计量误差估计方法,包括以下步骤:改进传统BP神经网络的激活函数;提供能够快速收敛迭代的参数计算方法;该方法通过建立分布式智能电表计量误差模型,并根据模型特点,优化了BP神经网络模型,通过修改内在的激励函数、迭代规则等,实现了快速、高效等求解智能电表计量误差模型参数,最终实现分布式智能电表误差估计。
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公开(公告)号:CN114971002B
公开(公告)日:2023-08-25
申请号:CN202210549513.2
申请日:2022-05-20
摘要: 本发明提供一种基于计量终端负荷监测技术的异常电量预测方法,包括:建立用电负荷模型和辨识用电负荷类别;还提供了一种基于计量终端负荷监测技术的异常电量预测方法;在监测用户用电行为时,根据用电设备能耗的特点具有统计学规律这一特性,本发明通过建立用电负荷模型,利用负荷分解和辨识技术分析用户的用电行为习惯;此外,通过用户使用负荷的比对和隶属度分配,建立异常电量的贝叶斯概率推断模型,为后续计量终端更换或监测用户的窃电行为提供支撑。
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公开(公告)号:CN114971002A
公开(公告)日:2022-08-30
申请号:CN202210549513.2
申请日:2022-05-20
摘要: 本发明提供一种基于计量终端负荷监测技术的异常电量预测方法,包括:建立用电负荷模型和辨识用电负荷类别;还提供了一种基于计量终端负荷监测技术的异常电量预测方法;在监测用户用电行为时,根据用电设备能耗的特点具有统计学规律这一特性,本发明通过建立用电负荷模型,利用负荷分解和辨识技术分析用户的用电行为习惯;此外,通过用户使用负荷的比对和隶属度分配,建立异常电量的贝叶斯概率推断模型,为后续计量终端更换或监测用户的窃电行为提供支撑。
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