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公开(公告)号:CN114862624A
公开(公告)日:2022-08-05
申请号:CN202210528473.3
申请日:2022-05-16
申请人: 中国电力科学研究院有限公司
摘要: 本发明公开了基于高频采集能耗数据的大功率设备非侵入式检测方法,包括以下步骤:获取大功率设备的高频能耗数据中的负荷数据;通过有效值阈值的事件检测,提取负荷数据中用户打开大功率设备的瞬时段数据;通过希尔伯特‑黄变换提取瞬时段数据中的瞬时振幅、瞬时相位、瞬时频率特征,将瞬时振幅、瞬时相位、瞬时频率特征进行特征合并得到瞬态特征APF,对瞬态特征APF中的数据特征创建顺序便签,构成瞬态特征时序数据;将瞬态特征APF中的瞬态特征时序数据融入到长短期记忆模型,利用长短期记忆模型实现对大功率设备的检测和识别。本发明实现了通过非侵入式检测方法来实现对大功率设备的预测和管理,达到了精准预测、有效调控、能源科学管理的目的。
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公开(公告)号:CN114942921A
公开(公告)日:2022-08-26
申请号:CN202210528464.4
申请日:2022-05-16
申请人: 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号: G06F16/215 , G06K9/62 , G06N3/02
摘要: 本发明公开了大工业用户能耗异常监测中数据类不平衡治理方法,包括以下步骤:获取电力系统中的负荷数据及负荷数据对应的时间周期数据,并构建标准数据集;构建多个基分类器,并根据标准数据集通过平衡袋装法获得分类器集合;根据分类器集合,计算标准数据集中各样本的随机灵敏度评估指标,当标准数据集中的样本的随机灵敏度评估指标大于预设的阈值λ时,则将标准数据集中的该样本移除,得到过滤后的标准数据集;根据过滤后的标准数据集实现电力系统的下游任务的电力数据分析。本发明中的治理方法结合工业企业用户侧电力负荷自身特点,对异常用电设备进行精准预测,实现了有效调控、能源科学管理的目的。
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