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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：CN111598385A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010264697.9
申请日：2020-04-07
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电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 河南许继仪表有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊层次分析和综合评价确定用电行为的方法，首先确定描述用户用电行为的一级特征指标和二级特征指标，然后根据选定的指标体系确定评价集矩阵，通过模糊层次分析法和模糊综合评价法构建的判断矩阵及模糊评价矩阵计算得到用户模糊综合评价集，根据设定的阈值，判断用户窃电嫌疑是否超出合理范围，从而判定异常用电用户。本发明由多层次、多维度对用户的用电行为进行分析，在综合考虑多因素的情况下，最大程度上保留所需要的全部信息；同时，采用模糊层次分析法和模糊综合评价相结合的方法计算用户的窃电嫌疑度，规避了传统单一特征权重计算方法的片面性，能够较为准确的衡量不同用电特征指标对用户用电行为描述的准确性。
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公开(公告)号：CN110991477A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911037248.4
申请日：2019-10-29
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 , 国网山东省电力公司 , 河南许继仪表有限公司 , 长沙理工大学
Inventor： 刘厦 , 杨艺宁 , 薛阳 , 王子龙 , 杨恒 , 徐英辉 , 赵震宇 , 邓高峰 , 黄荣国 , 张志 , 董贤光 , 陈祉如 , 朱红霞 , 张鹏 , 王聪 , 杨柳 , 杜章华 , 金晟 , 苏盛
Abstract: 本发明提供一种识别电力系统异常行业用户和异常用电行为的方法和系统。所述方法和系统采集各行业的用电量数据，基于行业特性建立能准确描述行业特征的用电特征指标项，所述用电特征指标项包括峰时段，谷时段，谷时段用电量、峰时段用电量，并通过所述用电特征指标项确定用户特征指标低谷、高峰负荷比值，以及负荷高峰时段和低谷时段的功率累积波动率，在建立用电特征指标项的基础上，采用AP聚类算法按行业进行用电行为的聚类分析，通过聚类结果识别用电行业属性标识错误的异常用户，以及本行业中的异常用电行为用户。所述方法和系统显著减少了用户聚类数量，相应降低了用电异常检测难度和窃电检测误报率，有效提高了供电企业的运营效益。
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公开(公告)号：CN111598385B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202010264697.9
申请日：2020-04-07
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电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 河南许继仪表有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊层次分析和综合评价确定用电行为的方法，首先确定描述用户用电行为的一级特征指标和二级特征指标，然后根据选定的指标体系确定评价集矩阵，通过模糊层次分析法和模糊综合评价法构建的判断矩阵及模糊评价矩阵计算得到用户模糊综合评价集，根据设定的阈值，判断用户窃电嫌疑是否超出合理范围，从而判定异常用电用户。本发明由多层次、多维度对用户的用电行为进行分析，在综合考虑多因素的情况下，最大程度上保留所需要的全部信息；同时，采用模糊层次分析法和模糊综合评价相结合的方法计算用户的窃电嫌疑度，规避了传统单一特征权重计算方法的片面性，能够较为准确的衡量不同用电特征指标对用户用电行为描述的准确性。
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公开(公告)号：CN113919408A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202110767039.6
申请日：2021-07-07
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
Abstract: 本发明公开了一种基于NICE模型增强光伏窃电数据的方法及系统，属于窃电检测技术领域。本发明发法包括：对NICE模型导入窃电的原始数据，获取分布式光伏的功率预测值，确定分布式光伏的功率预测值和测量值的偏差，作为NICE模型和分类器的输入变量；将分布式光伏的功率预测值和测量值的偏差输入NICE模型，对NICE模型进行训练，且生成NICE生成模型，截取NICE模型的解码器生成新样本；将新样本及原始数据输入分类器，进行训练，生成CNN分类器；对生成的NICE生成模型及CNN分类器，进行性能评估；将目标分布式光伏窃电数据输入NICE生成模型及CNN分类器，进行计算，输出增强的光伏窃电数据。本发明可充分挖掘出窃电样本的潜在分布特征，能够生成更高质量的新样本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113255880A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110382296.8
申请日：2021-04-09
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
Abstract: 本发明公开了一种基于改进神经网络模型对窃电数据进行判断的方法，所述方法包括：获取历史用电数据，将历史用电数据进行归一化处理，将归一化处理后的历史用电数据作为神经网络模型的训练数据；确定所述神经网络模型的结构，所述神经网络模型包括输入层、隐含层以及输出层，分别确定所述输入层、所述隐含层以及所述输出层的节点数，确定所述隐含层以及所述输出层的传递函数；采用L‑M算法基于所述训练数据对所述神经网络模型进行训练，当所述神经网络模型的输出数据的误差小于设定的误差阈值时，将神经网络模型确定为最终神经网络模型；通过所述最终神经网络模型对用电数据进行判断，对用户的窃电行为进行识别。
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公开(公告)号：CN113255096A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110348731.5
申请日：2021-03-31
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
Abstract: 本发明公开了一种基于向前逐步回归的高损线路异常台区定位方法及系统，属于电网线损分析领域。本发明方法包括：确定窃电高损线路，获取所述窃电高损线路单位时间损失的电量数据及下属台区单位时间的用电量数据，建立损失电量时间序列，根据用电量数据建立用电量时间序列；根据损失电量时间序列及用电量时间序列，建立多个一元对数线性回归模型，获取一元线性模型的拟合优度集合；针对拟合优度集合，选取最优的用电量时间序列的子集；建立回归模型，确定回归模型中，对损失电量时间序列具备显著影响的子集中的变量所对应的下属台区，为异常台区。本发明将窃电稽查的范围缩小，为高损线路的窃电检测提供了新路径，节约了时间、人力与物力成本。
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公开(公告)号：CN117132997A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311398545.8
申请日：2023-10-26
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌科晨电力试验研究有限公司 , 国网江西省电力有限公司
IPC: G06V30/22 , G06V30/16 , G06V30/18 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/044 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06N5/022 , G06N3/0464 , G06V30/164 , G06V30/162
Abstract: 本发明公开了一种基于多头注意力机制和知识图谱的手写表格识别方法，该方法对输入的手写表格图像进行预处理；然后进行特征提取得到手写表格图像特征图；通过CRNN模型对手写表格图像特征图进行序列标注，将手写表格图像特征图上的每个位置上的文字或标签视为一个序列标注任务；通过解码算法将序列标注得到的序列标签转化为识别结果，最后通过电力知识图谱模型将识别结果进行逻辑梳理，并将识别到的内容按照表格的结构进行聚合、整理和转换，得到最终所需表格模板的规范表格数据。本发明结合了CRNN网络、多头自注意力机制和知识图谱的优势，提高了手写表格识别和生成的准确性和效果。
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公开(公告)号：CN117132997B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311398545.8
申请日：2023-10-26
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌科晨电力试验研究有限公司 , 国网江西省电力有限公司
IPC: G06V30/22 , G06V30/16 , G06V30/18 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/044 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06N5/022 , G06N3/0464 , G06V30/164 , G06V30/162
Abstract: 本发明公开了一种基于多头注意力机制和知识图谱的手写表格识别方法，该方法对输入的手写表格图像进行预处理；然后进行特征提取得到手写表格图像特征图；通过CRNN模型对手写表格图像特征图进行序列标注，将手写表格图像特征图上的每个位置上的文字或标签视为一个序列标注任务；通过解码算法将序列标注得到的序列标签转化为识别结果，最后通过电力知识图谱模型将识别结果进行逻辑梳理，并将识别到的内容按照表格的结构进行聚合、整理和转换，得到最终所需表格模板的规范表格数据。本发明结合了CRNN网络、多头自注意力机制和知识图谱的优势，提高了手写表格识别和生成的准确性和效果。
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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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