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公开(公告)号：CN114880915B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202111405692.4
申请日：2021-11-24
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
IPC: G06F30/27 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F16/901 , H02J3/38 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种综合能源计量仿真数据生成方法、装置和存储介质，其中，该方法包括：通过变分自编码器对预先构建的综合能源计量样本数据库中的综合能源计量数据进行特征提取，得到编码后的数据特征；将数据特征输入生成对抗网络，进行所述生成对抗网络的生成器与判别器的对抗训练，直至所述生成对抗网络生成的数据满足真实性约束与相似性约束；在所述生成对抗网络生成的数据满足真实性约束与相似性约束时，将生成对抗网络生成的数据确定为综合能源计量仿真数据，根据所述综合能源计量仿真数据得到生成的综合能源计量仿真数据库。
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公开(公告)号：CN118485203A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410596110.2
申请日：2024-05-14
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网北京市电力公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F18/21 , G06F18/24
Abstract: 本发明提出了一种用于台区的线损异常感知方法，属于低压配电台区线损管理与反窃电技术领域。本发明方法，包括：针对待分析台区进行网格划分；针对网格划分后的待分析台区，获取修正线损率序列；提取出所述修正线损序列中的异常特征向量；基于所述异常特征向量，确定所述待分析台区的线损异常类别。本发明能够有效的对台区的线损异常进行感知，并能有效的感知出线损异常的类别。
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公开(公告)号：CN117289073A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311099537.3
申请日：2023-08-29
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
IPC: G01R31/08 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06F18/211 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开了一种用于低压用户用电故障诊断的方法及系统，属于用电安全监测技术领域。本发明方法，包括：获取低压用户用电的典型故障相关联的电气特征参数数据，提取出所述电气特征参数数据的高维特征，对所述高维特征进行预处理，得到初始特征集；采用预设算法求取出所述初始特征集中的最优特征量集合；对所述最优特征量集合进行标准化处理，以计算得到所述最优特征量集合马氏距离，通过判断所述马氏距离是否落入所述最优特征量集合对应的用电故障类型的马氏距离阈值，来诊断出低压用户是否发生用电故障。本发明能用于监控低压用户的用电故障，为低压用户的用电提供安全保障。
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公开(公告)号：CN110824270B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN201910954415.5
申请日：2019-10-09
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开一种结合台区线损和异常事件的窃电用户辨识方法，包括：获取至少一个待稽查台区的台区及用户数据，所述台区及用户数据包括台区线损数据和台区内各用电用户的基础数据；应用台区线损异常检测方法和所述至少一个待稽查台区的台区线损数据，确定在指定的用电时段内存在窃电嫌疑用户的异常线损台区；针对任一存在窃电嫌疑用户的异常线损台区，确定出K‑means聚类窃电嫌疑用户集、支持向量机窃电嫌疑用户集和贝叶斯算法窃电嫌疑用户集；并综合评估后确定所述异常线损台区内的窃电嫌疑用户清单。该窃电用户辨识方法有效提升低压用电异常用户的识别率，有效地减少用电检查人员排查的工作量。
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公开(公告)号：CN112835940A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202011635668.5
申请日：2020-12-31
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/2457 , G06F9/455 , G06F9/48 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于可插拔式反窃电模型的用电异常用户监控方法，涉及用电异常监控领域。目前，反窃电模型利用率低，且不能适配多种窃电特征和多种用电行业。本技术方案包括以下步骤：模型容器将模型以标准化形式打包，放置于各服务器内，并在反窃电监控模块中设置服务器地址；对不同模型进行容器化管理，并支持各类模型安装运行；模型数据输入侧支持多种数据格式，模型容器通过WebService接口调用、监控模型运行，并通过WebService接口反馈模型状态和执行结果，实现模型容器化管理；对于符合规范的反窃电模型，实现模型可插拔功能，减少因地区数据情况差异导致的高耦合性，提高了模型的利用率，使模型的部署使用的变的方便快捷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118586456A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410721856.1
申请日：2024-06-05
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网北京市电力公司
IPC: G06N3/0475 , G06N3/0895 , G06Q10/063 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种半监督窃电检测方法，并公开了具有半监督窃电检测方法的系统、终端及存储介质，其中半监督窃电检测方法提出一种半监督窃电检测方法，能够其基于联合训练生成对抗网络的半监督窃电检测模型，能够解决现有技术对电网公司面临获取有标签的数据成本高、难度大，而实际采集到的数据包含大量未标记的数据难以训练有效窃电检测模型的问题，有效标记出疑似窃电的目标，降低了运营成本。
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公开(公告)号：CN118379046A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410575199.4
申请日：2024-05-10
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F17/16 , G06N7/02
Abstract: 本发明公开了一种低压用户用电故障维护决策的确定方法及装置。其中，方法包括：构建用户用电安全指标评价体系，其中评价体系分为目标层、状态层以及指标层；采用熵权法和层次分析法确定评价体系中所有指标的指标权重；根据评价体系中所有指标的指标权重，确定每个二级指标的重要度；获取当前故障指标集，并获取预定历史时间段内的历史故障信息；根据当前故障指标集中各二级指标的重要度以及对应的历史故障信息中各二级指标的故障次数，确定当前故障指标集中每个二级指标的风险程度得分；对当前故障指标集中个二级指标的风险程度得分进行降序排序，并按照排序后的二级指标确定低压用户用电的故障维护决策。
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公开(公告)号：CN116258606A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211366008.0
申请日：2022-10-31
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习算法的低压用户用电安全预警方法及装置。其中，方法包括：采集用户的实时用电数据；利用预先训练的基于联邦学习算法的用电安全检测模型对实时用电数据进行分布式低电压用电安全处理，输出用电安全隐患数据；将用电安全隐患数据以及历史隐患数据特征向量进行比对以及马氏距离计算，确定预警值，其中预警值用于对低压用户的用电安全进行预警。
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公开(公告)号：CN115936468A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210237500.1
申请日：2022-03-11
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/23211 , G06F17/18 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于电气化水平的居民电力用户行为的画像方法和装置，包括：构建电气化水平下的用户电网价值指标体系；获取所述用户电网价值指标体系各个指标的重要度，及所述各个指标的权重；对居民电力用户样本数据进行聚类，得到每一类聚类结果的聚类中心点；根据所述各个指标的权重计算每个聚类中心点各个维度的价值得分，将所述价值得分与全体样本各个维度的平均价值得分进行比较，根据比较结果对用户价值进行评级，得到居民电力用户画像。解决未来高电气化水平场景下居民电力用户价值的分型和衡量问题。
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公开(公告)号：CN113239087A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110367202.X
申请日：2021-04-06
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种反窃电稽查监控方法及系统，包括：获取用户用电历史数据，并对所述用户用电历史数据进行预处理，以获取用户用电处理数据；基于不同类型的窃电手段确定异常事件行为记录表，并根据所述异常行为记录表和用户用电处理数据确定用户的特征数据；构建基于随机森林算法的反窃电稽查监控机器学习模型，并利用所述用户的特征数据进行模型训练和优化，以确定最终的反窃电稽查监控机器学习模型；利用所述最终的反窃电稽查监控机器学习模型对用户的用电数据进行判断，以对所述用户的窃电行为进行监控。本发明能够为现场检查人员提供有效数据依据，提高效率，极大减少一线员工的工作量，大幅降低运营成本，能够为电力企业挽回巨大的经济损失。
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