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公开(公告)号：CN115905933A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202210050732.6
申请日：2022-01-17
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网福建省电力有限公司
IPC: G06F18/241 , G06Q50/06 , G06V10/762 , G06F18/214
Abstract: 本发明实施例公开了一种对用电行为进行分类的方法、系统、存储介质和电子设备，所述方法包括：获取用户的用电量数据；根据所述用电量数据生成聚类数据集；采用密度聚类算法对所述聚类数据集进行聚类，生成多组聚类簇，并识别所述聚类数据集中的计量噪声点；根据所述多组聚类簇和所述聚类数据集中的计量噪声点对用户的用电行为进行分类。本发明所述的方法和系统通过分析用户用电量数据，利用密度聚类算法实现了负荷大数据的聚类，方法简单易操作。而且基于实际用户负荷数据进行实验，将通过聚类算法进行用户行为分类比采用均值漂移聚类算法，效果更好，从而进一步证明了采用聚类算法对用户用电行为进行分类的可靠性。
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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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公开(公告)号：CN118379046A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410575199.4
申请日：2024-05-10
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F17/16 , G06N7/02
Abstract: 本发明公开了一种低压用户用电故障维护决策的确定方法及装置。其中，方法包括：构建用户用电安全指标评价体系，其中评价体系分为目标层、状态层以及指标层；采用熵权法和层次分析法确定评价体系中所有指标的指标权重；根据评价体系中所有指标的指标权重，确定每个二级指标的重要度；获取当前故障指标集，并获取预定历史时间段内的历史故障信息；根据当前故障指标集中各二级指标的重要度以及对应的历史故障信息中各二级指标的故障次数，确定当前故障指标集中每个二级指标的风险程度得分；对当前故障指标集中个二级指标的风险程度得分进行降序排序，并按照排序后的二级指标确定低压用户用电的故障维护决策。
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公开(公告)号：CN110907701B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN201911024027.3
申请日：2019-10-25
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网河南省电力公司 , 国网河南省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种具有谐波测量功能的电容式电压互感器，包括：电容分压器、电磁单元和谐波测量模块，电容分压器，包括：外绝缘套管，置于外绝缘套管内的电容单元，与电容单元一端相连接的膨胀器；电容单元包括：依次串联连接的高压电容、中压电容和谐波测量电容，高压电容和中压电容间的中压端子与电磁单元的高压侧相连接，中压电容和谐波测量电容间的谐波测量端子与电磁单元的低压侧相连接；谐波测量模块，用于对谐波测量电容两端的输出电压进行测量。本发明在满足工频信号测量准确度的基础上还具备谐波信号测量的功能，在现有的CVT的结构中增加少量电容元件即可，具有结构简单、产品寿命影响小、经济性好等优点，可推广应用到不同电压等级。
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公开(公告)号：CN116258606A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211366008.0
申请日：2022-10-31
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习算法的低压用户用电安全预警方法及装置。其中，方法包括：采集用户的实时用电数据；利用预先训练的基于联邦学习算法的用电安全检测模型对实时用电数据进行分布式低电压用电安全处理，输出用电安全隐患数据；将用电安全隐患数据以及历史隐患数据特征向量进行比对以及马氏距离计算，确定预警值，其中预警值用于对低压用户的用电安全进行预警。
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Patent Agency Ranking
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：CN113239087A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110367202.X
申请日：2021-04-06
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种反窃电稽查监控方法及系统，包括：获取用户用电历史数据，并对所述用户用电历史数据进行预处理，以获取用户用电处理数据；基于不同类型的窃电手段确定异常事件行为记录表，并根据所述异常行为记录表和用户用电处理数据确定用户的特征数据；构建基于随机森林算法的反窃电稽查监控机器学习模型，并利用所述用户的特征数据进行模型训练和优化，以确定最终的反窃电稽查监控机器学习模型；利用所述最终的反窃电稽查监控机器学习模型对用户的用电数据进行判断，以对所述用户的窃电行为进行监控。本发明能够为现场检查人员提供有效数据依据，提高效率，极大减少一线员工的工作量，大幅降低运营成本，能够为电力企业挽回巨大的经济损失。
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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：CN111191909A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911368777.2
申请日：2019-12-26
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于典型窃电行业数据分析和历史窃电样本库的窃电辨识系统，包括：数据采集模块、数据预处理模块、特征分析模块、模型构建模块、模型输出模块，所述系统对历史数据进行分析处理得到窃电数据特征，从而建立典型行业用电行为集和历史窃电样本库，再通过算法进行疑似窃电用户辨别，最后引入辅助研判并输出结果，解决现有技术不能精准发现窃电行为的问题。
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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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