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公开(公告)号：CN107748940B
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN201711136988.4
申请日：2017-11-16
申请人： 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 星环信息科技(上海)股份有限公司
摘要： 本发明涉及一种节电潜力量化预测方法，该方法包括以下步骤：提取行业用户用电数据，从用户用电数据中获取用电特性指标，通过聚类分析划分用电群体；建立节电潜力预测模型，对同一用电群体内进行标杆选取，将标杆用电量输入节电潜力预测模型获得未来节电潜力预测值。与现有技术相比，本发明具有节电潜力量化，更直观的指导用电行为并且预测准确度高等优点。
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公开(公告)号：CN113487062A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110597175.5
申请日：2021-05-31
申请人： 国网上海市电力公司 , 国网上海能源互联网研究院有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于周期自动编码器的电力负荷预测方法，包括：采集各个台区的电力负荷数据，形成历史电力时间序列；对历史电力时间序列进行预处理，通过训练好的周期自动编码器对历史电力时间序列进行重构，生成历史电力时间序列的嵌入序列；将历史电力时间序列的嵌入序列输入训练好的预测器，获得预测电力负荷序列数据。与现有技术相比，本发明具有预测精度高等优点。
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公开(公告)号：CN113468152A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110624156.7
申请日：2021-06-04
申请人： 国网上海市电力公司 , 国网上海能源互联网研究院有限公司
IPC分类号： G06F16/215 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种高频用户用电数据清洗方法、系统、设备及存储介质，所述的方法包括以下步骤：S1：读取用户用电数据；S2：对用户群进行切分；S3：对切分后的用户进行异常值的检测及剔除；S4：对用户用电数据进行预填充，获取预填充后的各用户用电数据的缺失率，剔除缺失率大于缺失率阈值的用户用电数据；S5：根据用户用电数据的连续缺失最大天数判断用户用电数据的缺失模式，根据缺失模式对用户用电数据进行填充；S6：对填充结果进行校验，利用邻近值填充法填充未填充数据，获取清洗结果。与现有技术相比，本发明有效提高数据清洗效果和填充效率，提高数据填充的准确性。
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公开(公告)号：CN109286676B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201811199036.1
申请日：2018-10-15
申请人： 国网上海市电力公司 , 上海欣能信息科技发展有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于区块链的电力数据安全信息系统，该系统自下至上依次包括：数据库：用以存储与区块链账本的对应数据；底层区块链子系统：用以以接口的形式将消息查询、消息反馈和日志查询功能提供给上层业务应用子系统，包括多个peer节点、共识节点以及区块链账本，所述的peer节点根据共识节点的内容生成与之对应的区块链账本；上层业务应用子系统：采用基于Restful的统一接口模式提供数据的访问接口，并且通过该访问接口与底层区块链子系统的peer节点通信。与现有技术相比，本发明具有无中心数据管理、不可篡改、审计公平、端口安全屏蔽等优点。
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公开(公告)号：CN110570091A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910738261.6
申请日：2019-08-12
申请人： 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 星环信息科技(上海)有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于改进F-score特征选择及粒子群BP神经网络的负荷调度方法，该方法包括以下步骤：步骤1：根据改进的F-score特征评价准则对影响负荷的因素进行衡量；步骤2：利用F-score_Area法通过设定阈值选取最优特征子集；步骤3：将最优特征子集作为输入通过粒子群BP神经网络后得到负荷预测结果；步骤4：根据负荷预测结果对电网运行作出匹配负荷调度。与现有技术相比，本发明具有误差更小，计算稳定性好等优点。
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公开(公告)号：CN110309134A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910473298.0
申请日：2019-05-31
IPC分类号： G06F16/215 , G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06K9/62 , G06N3/00 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种基于用电行为迁移与社群演化的配电网用电异常检测方法，该检测方法包括以下步骤：步骤1：采集用户用电量数据并进行数据清洗，对清洗后的数据进行特征提取得到用电量数据序列；步骤2：对用电量数据序列划分周期进行趋势聚类后与个体及社群行为特征进行匹配，并根据匹配结果进行社群演化与迁移估计；步骤3：根据社群演化与迁移估计结果计算周期间隔异常值和局部累计异常演化值；步骤4：将周期间隔异常值和局部累计异常演化值进行排序并利用排序结果与历史异常用户异常用电行为对应数据比对得出用户用电异常检测结果。与现有技术相比，本发明具有检测精度高，针对性强等优点。
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公开(公告)号：CN110298765A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910472376.5
申请日：2019-05-31
摘要： 本发明涉及一种基于客观关联因素的配电网用电功率异常检测方法，该方法包括以下步骤：步骤1：针对用电用户建立结合综合用电特征信息的理论用电量模型；步骤2：实时收集用电用户的实际用电量；步骤3：获取实际用电量与理论用电量模型之间的偏差；步骤4：利用LOF算法对偏差进行离群检测并得出异常嫌疑用户检测结果。与现有技术相比，本发明具有检测准确度高，针对性强等优点。
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公开(公告)号：CN110298552A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910473325.4
申请日：2019-05-31
摘要： 本发明涉及一种结合历史用电特征的配电网个体功率异常检测方法，该方法包括以下步骤：步骤1：提取特征向量；步骤2：分别计算用电低谷时段和平段用电量各自占总用电的百分比；步骤3：根据用电低谷时段和平段用电量各自占总用电的百分比的计算结果构造特征矩阵；步骤4：利用局部离群算法得出局部得去得分；步骤5：循环执行步骤1～步骤4得出所有用户的局部得去得分；步骤6：根据所有用户的局部得去得分进一步得出对应的个体异常矩阵，计算个体异常矩阵中个体每个周期的异常度并将个体每个周期的异常度与历史异常用户异常用电行为对应数据比对得出用户用电异常检测结果。与现有技术相比，本发明具有检测准确度高，针对性强等优点。
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公开(公告)号：CN110288383A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910473316.5
申请日：2019-05-31
摘要： 本发明涉及一种基于用户属性标签的群体行为配电网用电异常检测方法，包括以下步骤：步骤1：建立用电量序列；步骤2：采用随机前沿模型计算用户负载效率系数；步骤3：建立用电趋势序列；步骤4：提取其台账信息数据并进行标签标记；步骤5：循环执行步骤1至步骤4得到针对区域内的所有用电用户的单位周期内的特征矩阵；步骤6：针对所有用电用户的单位周期内的特征矩阵利用局部离群因子算法得出局部离群得分；步骤7：将局部离群得分组成个体异常矩阵后与历史异常用户异常用电行为对应数据比对得出用户用电异常检测结果。与现有技术相比，本发明具有检测准确度高，针对性强等优点。
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公开(公告)号：CN108802565A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810401025.0
申请日：2018-04-28
申请人： 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于机器学习的中压配电网断线不接地故障检测方法，包括以下步骤：S1、从配电变压器层级提取日用电量数据；S2、对提取的数据进行预处理，包括对时间序列进行去趋势项和周期性处理；S3、采用基于特征选择的随机森林算法对预处理后的数据进行分类，得到故障检测结果。与现有技术相比，本发明基于配用电信息系统数据和机器学习算法，用纯数据驱动的方法，提出一套智能检测配电网断线的检测方法，经多重比较，该方法分类的准确度高，而且可以选出判断配电网断线的主要标准的参量。
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