公开(公告)号：CN118841979A

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202411311278.0

申请日：2024-09-20

申请人： 烟台大学

发明人： 刘兆伟 ,  温浩男 ,  刘延乐 ,  刘志中 ,  阎维青 ,  赵相福 ,  于自强 ,  宋永超 ,  李恒 ,  单垚

IPC分类号： H02J3/00 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/10 ,  G06N3/094 ,  G06F17/16

摘要： 本发明涉及模型运算技术领域，尤其是涉及一种基于多尺度异常检测的电力系统负荷预测方法及系统。方法，包括构建Transformer‑XL与生成对抗网络相结合的负荷预测模型；基于负荷预测模型对电力系统多源数据进行预测，得到负荷预测数据；基于多尺度卷积变分自编码器对电力系统多源数据进行异常检测，得到异常检测结果；将异常检测结果和负荷预测结果相融合，生成综合评分；根据生成的综合评分，利用贝叶斯优化自动调整关键超参数。本发明能够更好地处理电力负荷数据中的非线性和多维度变化，从而显著提升了负荷预测的精度。

公开(公告)号：CN118861945A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202411327885.6

申请日：2024-09-24

申请人： 烟台大学

发明人： 刘兆伟 ,  董济豪 ,  刘延乐 ,  宋永超 ,  姜岸佐 ,  李恒 ,  单垚 ,  刘志中 ,  赵相福 ,  于自强 ,  阎维青

IPC分类号： G06F18/2433 ,  G06F18/25 ,  G06F18/21 ,  G06N3/042 ,  G06Q50/06 ,  H02J13/00

摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种基于卷积注意力网络的动态电力特征融合方法及系统。方法，包括获取电力数据；对获取的电力数据进行预处理；对预处理的电力数据进行初步分类后进行特征提取；构建基于时空图卷积注意力网络的电力预测模型；利用基于时空图卷积注意力网络的电力预测模型对提取的特征进行预测；利用Adam 优化器并基于学习率衰减策略对模型进行测试与验证。本发明在电力系统节点分类任务中显著提高了分类准确率。

公开(公告)号：CN118861961A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202411354085.3

申请日：2024-09-27

申请人： 烟台大学

发明人： 刘兆伟 ,  刘文哲 ,  刘延乐 ,  阎维青 ,  刘志中 ,  孟振华 ,  赵相福 ,  于自强 ,  宋永超 ,  姜岸佐 ,  李恒 ,  单垚

IPC分类号： G06F18/2433 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种基于LSTM‑VAE网络的电网数据异常检测方法及系统。方法包括获取智能电网数据；构建长短时记忆网络和VAE的LSTM‑VAE网络模型；利用智能电网数据对LSTM‑VAE网络模型进行网络训练；利用训练好的模型进行电网异常检测。本发明结合LSTM和VAE的优势，LSTM能够有效处理电网数据的时序性，捕捉故障前后不同时间点数据的变化趋势和规律；VAE则通过学习数据的潜在分布，更好地重构数据和检测异常。两者结合可以更准确地识别电网数据中的异常情况。

公开(公告)号：CN118861956A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202411345345.0

申请日：2024-09-26

申请人： 烟台大学

发明人： 刘兆伟 ,  杨海涛 ,  刘延乐 ,  阎维青 ,  刘志中 ,  赵相福 ,  于自强 ,  宋永超 ,  姜岸佐 ,  单垚 ,  李恒

IPC分类号： G06F18/2433 ,  G06F18/213 ,  G06F18/241 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/088

摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种基于图神经网络的电力系统数据异常检测方法及系统。方法，包括获取电力系统数据；根据获取的电力系统数据，生成图结构；利用图卷积神经网络对图结构的节点特征进行初步特征提取，得到特征序列；使用基于异常注意机制的编码器从特征序列中进一步提取特征，得到注意力分数；使用基于多头注意力机制的解码器重构编码器提取的特征，并计算重构误差；根据重构误差计算异常得分，基于异常得分判断是否存在异常。本发明通过引入基于图结构的深度学习技术，结合图卷积神经网络和异常注意机制，有效提升了电力系统中异常检测的精度和效率。