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公开(公告)号：CN117216654A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311109470.7
申请日：2023-08-30
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 北京邮电大学 , 国网重庆市电力公司营销服务中心
发明人： 刘婧 , 于海波 , 陈天阳 , 李强伟 , 高欣 , 谭煌 , 陈昊 , 陈文礼 , 李媛 , 刁新平 , 乔文俞 , 程瑛颖 , 苏宇 , 李亚杰 , 田成明 , 谷凯 , 郜波 , 郑安刚
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/2415 , G06F18/21 , G06N3/0455 , G06N3/096
摘要： 本发明公开了一种基于类别迁移的电能表评价校准模型测评方法及系统，属于电能计量技术领域。本发明方法，包括：获取不同台区在评价校准模型下的性能表现数据和不同台区的特征数据，将所述性能表现数据和所述特征数据作为跨类别样本迁移框架的输入数据集；将所述输入数据集划分为多个不平衡二类数据集，基于跨类别样本迁移框架平衡多个不平衡二类数据集，得到平衡数据集，基于基础分类器对所述平衡数据集进行分类；基于一对多分类框架及分类后的平衡数据集，对所述评价校准模型在不同台区上的表现进行分类，以确定评价校准模型在不同台区上的性能等级。本发明基于跨类别样本迁移框架能够预测出评价校准模型在不同台区上的性能等级。
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公开(公告)号：CN117314680A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311259312.X
申请日：2023-09-27
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明实施例提出了基于双路自编码器的电力调度监控数据异常检测方法，包括：将电力调度监控历史数据分解为趋势项、剩余项和离散量；构建趋势项自编码器重构趋势项和离散量，计算趋势项和离散量的重构误差；构建剩余项自编码器重构剩余项，计算剩余项的重构误差；结合趋势项、剩余项和离散量的重构误差计算模型的损失，将损失作为优化目标对模型进行训练；将待检测的电力调度监控数据同样进行分解，通过模型计算趋势项、剩余项和离散量的重构误差；结合趋势项、剩余项和离散量的重构误差计算输入数据的异常分数，据此判定输入的电力调度监控数据是否为异常。本发明实施例提供的技术方案，能够提升电力调度监控数据异常检测的准确率。
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公开(公告)号：CN116543198A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310363977.9
申请日：2023-04-06
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明实施例提出了一种基于多粒度近邻图的智能电表故障分类方法，包括：将智能电表不同类别下的故障历史数据作为输入数据集，划分得到多个二类数据集；针对每个二类数据集，将每个样本作为目标样本，以目标样本和不同数量近邻样本构成多粒度近邻图，作为后续分类任务中的训练样本；基于构造的近邻图数据集，设计自编码器实现对近邻图节点特征的提取，根据近邻图的节点编码特征和近邻图原始节点邻接关系训练图注意力神经网络用于近邻图分类任务；对于给定测试样本，组合其测试样本与其对应的不同数量近邻样本构成的近邻样本组，经近邻图分类结果集成后得到分类器在每个二类数据集下的判别结果，通过软投票得到其故障类别。
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公开(公告)号：CN117056839A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310806501.8
申请日：2023-07-03
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： G06F18/2433 , G06N3/048 , G06N3/088 , G06Q50/06
摘要： 本发明实施例提出了基于时空异常Transformer的电力调度监控数据异常检测方法，包括：构建时空异常Transformer模型，将电力调度监控历史数据作为模型的输入，计算重构误差、时间维关联性偏差和空间维关联性偏差；结合重构误差、时间维关联性偏差和空间维关联性偏差计算模型的损失，将损失作为优化目标对模型进行训练；将待检测的电力调度监控数据作为模型的输入，计算重构误差、时间维关联性偏差和空间维关联性偏差；结合重构误差、时间维关联性偏差和空间维关联性偏差计算输入数据的异常分数，据此判定输入的电力调度监控数据是否为异常。本发明实施例提供的技术方案，能够提升电力调度监控数据异常检测的准确率。
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