公开(公告)号：CN105373877A

公开(公告)日：2016-03-02

申请号：CN201510580460.0

申请日：2015-09-14

Applicant: 江苏南瑞通驰自动化系统有限公司 ,  国网上海市电力公司

Inventor： 杨小铭 ,  黄尚渊 ,  陆宇杰 ,  毕蔚蓉 ,  田莺 ,  张凯 ,  赵国平 ,  王睿 ,  王飞 ,  周扬

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明提供了一种用电趋势异常嫌疑分析及反窃电监控系统，包括营销系统服务器、用电采集系统服务器、反窃电分析服务器，反窃电监测工作站，营销系统服务器、用电采集系统服务器通信连接反窃电分析服务器，所述的反窃电分析服务器通过网络交换机通信连接反窃电监测工作站；所述的反窃电分析服务器包括用电信息状态估计模块、低压公变台区用电异常嫌疑分析模块、嫌疑用户过滤和定位模块、重点嫌疑户监控模块、反窃电知识库模块五个模块，解决了不同系统数据坏点及系统间数据不对称的问题，提高了原始数据的可信水平，为用电嫌疑技术分析提供了可靠的数据环境，克服了人工数据筛选的工作强度，提高了工作效率，具有快速分析、结果可靠的优势。

公开(公告)号：CN111815035A

公开(公告)日：2020-10-23

申请号：CN202010571442.7

申请日：2020-06-22

Applicant: 国网上海市电力公司 ,  上海电力大学 ,  华东电力试验研究院有限公司

Inventor： 田英杰 ,  温蜜 ,  陈禹帆 ,  李晋国 ,  朱征 ,  郭乃网 ,  刘俊 ,  杨帆 ,  余珊 ,  李孟特 ,  张凯 ,  吴裔 ,  李凡 ,  苏运 ,  李建宁 ,  冯欢 ,  沈怿烨

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  H02J3/00

Abstract: 本发明涉及一种融合形态聚类及TCN-Attention的短期负荷预测方法，包括以下步骤：S1：对负荷历史日数据进行形态聚类，形成多个负荷相似日簇；S2：对影响负荷预测的数据进行预处理，获取待预测日负荷预测的影响因素数据；S3：根据各负荷相似日簇与影响因素数据的相似性为待预测日选择对应的相似日簇训练子集；S4：将待预测日对应的相似日簇训练子集输入到预测模型进行训练；S5：输入待预测日的影响因素数据至训练完成的预测模型，输出短期负荷预测值；所述的预测模型包括依次连接的输入层、TCN残差模块、Attention机制模块和输出层，与现有技术相比，本发明具有预测速度快且预测准确性高等优点。