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公开(公告)号：CN110968703B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN201911238633.5
申请日：2019-12-06
Applicant: 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 刘浩宇 , 李野 , 李刚 , 吕伟嘉 , 张兆杰 , 卢静雅 , 翟术然 , 乔亚男 , 陈娟 , 许迪 , 赵紫敬 , 董得龙 , 孙虹 , 杨光 , 季浩 , 何泽昊 , 顾强 , 赵宝国 , 许小亮
IPC: G06F16/36 , G06N3/0442 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于LSTM端到端抽取算法的异常计量点知识库构建方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)在用电信息采集系统抽取异常计量点信息；(2)基于异常计量点信息，通过LSTM网络单元模型计算异常计量点知识信息概率，形成多维知识标签；(3)基于双向LSTM训练网络对所形成的多维知识标签进行抽取，针对概率最大的知识特征值，建立异常计量点知识识别标签，输出多维异常计量点知识库。本发明通过知识库的匹配，识别计量异常，从而甄别出问题电能表，以便对电能表的维护、服役年限等做出准确指
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公开(公告)号：CN111177128B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN201911266051.8
申请日：2019-12-11
Applicant: 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 卢静雅 , 李野 , 顾强 , 赵宝国 , 杨光 , 季浩 , 何泽昊 , 刘浩宇 , 李刚 , 吕伟嘉 , 张兆杰 , 翟术然 , 乔亚男 , 陈娟 , 许迪 , 赵紫敬 , 董得龙 , 孙虹 , 卫天超
IPC: G06F16/215 , G06F16/22 , G06F16/2458 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于改进的离群点检测算法的计量大数据批量处理方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)数据整理；(2)数据清洗；(3)建立数据处理模型；(4)数据存储。本发明可以为低压台区的数据分析提供合格高质量的数据，为低压台区智能电能表运行误差远程分析、用户用电行为分析等打下坚实的基础。
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公开(公告)号：CN111489188B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202010164424.7
申请日：2020-03-11
Applicant: 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 天津大学
Inventor： 李野 , 杨光 , 赵宝国 , 董得龙 , 王铮涛 , 孔祥玉 , 李刚 , 陈娟 , 乔亚男 , 季浩 , 何泽昊 , 白涛 , 孙虹 , 卢静雅 , 刘浩宇 , 顾强 , 翟术然 , 吕伟嘉 , 张兆杰 , 许迪 , 赵紫敬
IPC: G06Q30/0203 , G06Q50/06 , G06F18/23213
Abstract: 本发明涉及一种居民可调负荷潜力挖掘方法及系统，其建立了居民用户电器用电信息采集系统结构，对用电负荷响应调节的能力进行分析，辨识可调负荷，建立负荷调节能力指标，分析负荷调节能力；通过特征优选，提取表征居民负荷调节能力的特征；通过改进的聚类算法探索居民的电力需求响应调控潜力。最终可以指导智能终端的安装，实现能源数据信息的感知和调控，提升用户侧负荷管理能力。
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公开(公告)号：CN111079591A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911227144.X
申请日：2019-12-04
Applicant: 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 天津大学
Inventor： 刘浩宇 , 李野 , 李刚 , 董得龙 , 孔祥玉 , 陈发辉 , 顾强 , 杨光 , 孙虹 , 卢静雅 , 乔亚男 , 翟术然 , 张兆杰 , 吕伟嘉 , 许迪 , 赵紫敬 , 何泽昊 , 季浩 , 白涛
Abstract: 本发明涉及一种基于改进多尺度主成分分析的不良数据修复方法，首先利用小波包对原始数据进行多尺度分解，建立相应的主成分分析模型，利用小波包的能量差来分离不良数据；然后根据不良数据的时间相关性、空间相关性以及历史相关性估计不良数据的真实值。本发明提出的方法具有良好的数据辨识与修复的效果，修复的效果同时具有较高的效率和精度。
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公开(公告)号：CN111026741A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911226611.7
申请日：2019-12-04
Applicant: 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 天津大学
Inventor： 李野 , 董得龙 , 李刚 , 卢静雅 , 孔祥玉 , 李予辉 , 孙虹 , 刘浩宇 , 杨光 , 顾强 , 何泽昊 , 季浩 , 白涛 , 乔亚男 , 翟术然 , 张兆杰 , 吕伟嘉 , 许迪 , 赵紫敬
IPC: G06F16/215 , G06F16/2458 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于时间序列相似性的数据清洗方法及装置，涉及数据清洗技术领域，主要目的是提供一种计算复杂度低、准确率高的数据清洗方法。该基于时间序列相似性的数据清洗方法的技术特点在于，包括以下步骤：步骤1、基于历史样本数据库读取历史数据，并对历史数据进行降维处理；步骤2、采用时间序列符号化方法对历史数据进行离散化处理；步骤3、利用动态时间弯曲算法对数据进行相似性度量以及相似性计算；步骤4、通过设定的阈值对数据进行数据清洗，从而得到清洗后的结果序列。本发明适用于电力负荷大数据应用场景，能够对电力负荷大数据进行快速有效的清洗，得到高质量数据用于后续分析处理。
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公开(公告)号：CN110927446A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911198003.X
申请日：2019-11-29
Applicant: 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及集成负荷识别功能的多芯模组化新型智能电表，其主要技术特点为，所述结构包括：扫码支付模块、模拟接口单元、计量管理单元、通讯管理单元、非侵入式负荷识别中央处理单元。所述模拟接口单元采用不同类型通讯接口扩展，实现对不同智能电表设备接入和设备间联机数据交互的要求；所述模块为分层设计，实现设备升级维护；所述非侵入式负荷识别中央处理单元，能够识别负荷并误差自监测；所述扫码支付模块能够满足扫码支付的功能。本发明能够对现有智能电表的灵活升级，有效解决各功能模块同智能电表的快速结合，即插即用问题。
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公开(公告)号：CN109507527A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811310856.3
申请日：2018-11-06
Applicant: 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明涉及一种基于突触可塑性的SNP系统含分布式电源配电网故障定位方法，包括：⑴停电区间选择；⑵基于突触可塑性的SNP系统含分布式电源配电网故障定位模型的建立；⑶确定故障区段；根据系统读取的故障信息以及正向突触矩阵，对已建立的故障定位模型进行运算；⑷故障定位准确性验证；根据推理算法得到的故障定位结果，双向功能神经元O中顺序脉冲串的值，结合实际电流矩阵C与推理算法对故障定位结果的准确性进行验证；⑸通过故障判断标准和故障电信息验证标准完成故障定位和故障定位准确性验证。本发明所述的基于突触可塑性的SNP系统含分布式电源故障定位方法具有高准确性和高可靠性，可以广泛应用于含分布式电源配电网的故障定位中。
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公开(公告)号：CN112834837A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202011310849.0
申请日：2020-11-20
Inventor： 王琳 , 郭志鹏 , 张郁静 , 刘艳丽 , 王俊毅 , 张志刚 , 刘日堂 , 王学军 , 王锟 , 季浩 , 何泽昊 , 王立伟 , 潘海泉 , 张超雄 , 强军伟 , 戈溢 , 张艳 , 赵琳 , 宋超
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明涉及一种基于非侵入式负荷监测的用户行为精细化分析方法，步骤为：1、基于非侵入式负荷监测技术获得各电器用电数据；2、基于获得的各电器用电数据建立用户行为特征，包括建立基于用电时间的用户行为特征、建立基于用电功率的用户行为特征和建立基于用电量的用户行为特征；3、根据特征对用户聚类分析，包括如下步骤：3.1分类标准定义选取，用户分类可以从多个标准入手，针对每个标准分别对用户从不同的角度进行分类；3.2在确定分类标准后，利用因子分析法来化简多维向量的数据特征提取；3.3利用因子分析法提取的特征，采用支持向量机实现用户分类。本发明研究内容可以准确分析用户行为，为电力公司施行需求侧管理提供科学指导。
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公开(公告)号：CN111563614A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010304030.7
申请日：2020-04-17
Abstract: 一种基于自适应神经网络与TLBO算法的负荷预测方法，包括以下步骤：1、构建TLBO的改进模型；2、数据预处理；3、初始化改进的TLBO算法的主要参数；4、根据式(1)进行教学过程，学生通过向老师学习来提高自己的各科成绩，然后利用式(4)进行学生之间的互动学习；5、根据式(2)对互动后的个体进行变异操作，并更新种群个体；6、判断循环是否结束，如果已经达到最大迭代次数，将此时个体获得的最优成绩赋值给ANFIS模型中惩罚因子c和核参数σ；否则，循环步骤3到5，通过改进的TLBO算法优化ANFIS预测短期负荷模型的平均绝对误差和均方根误差的值都小于PSO－ANFIS和TLBO－ANFIS预测模型的值，具有较高的预测精度和较强的泛化能力，而且预测结果更接近实际值。
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公开(公告)号：CN112834837B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202011310849.0
申请日：2020-11-20
Inventor： 王琳 , 郭志鹏 , 张郁静 , 刘艳丽 , 王俊毅 , 张志刚 , 刘日堂 , 王学军 , 王锟 , 季浩 , 何泽昊 , 王立伟 , 潘海泉 , 张超雄 , 强军伟 , 戈溢 , 张艳 , 赵琳 , 宋超
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明涉及一种基于非侵入式负荷监测的用户行为精细化分析方法，步骤为：1、基于非侵入式负荷监测技术获得各电器用电数据；2、基于获得的各电器用电数据建立用户行为特征，包括建立基于用电时间的用户行为特征、建立基于用电功率的用户行为特征和建立基于用电量的用户行为特征；3、根据特征对用户聚类分析，包括如下步骤：3.1分类标准定义选取，用户分类可以从多个标准入手，针对每个标准分别对用户从不同的角度进行分类；3.2在确定分类标准后，利用因子分析法来化简多维向量的数据特征提取；3.3利用因子分析法提取的特征，采用支持向量机实现用户分类。本发明研究内容可以准确分析用户行为，为电力公司施行需求侧管理提供科学指导。
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