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公开(公告)号：CN115510781A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202210951347.9
申请日：2022-08-09
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司
IPC: G06F30/3308
Abstract: 本发明提供了一种基于反窃电模拟实验平台的反窃电预警模型验证方法，所述验证方法具体为选择一个公变台区或线路，提取对应用电用户，将其在反窃电模拟实验平台上进行复现，进行窃电和计量异常改造，仿真模拟得到改造后公变台区或线路的用电数据，将仿真模拟得到的用电数据替代原用电数据，从不同区域调取若干个历史窃电用户以及正常用电用户，并提取其在窃电时间段内所有用电数据和事件数据，以及对应的线损数据，对提取的数据进行关联分析和组合，根据组合验证数据以及替代后用电数据对反窃电预警模型进行验证。本发明能够在查全水平、查准水平、靶向用户和检测及时性等方面对反窃电预警模型进行验证，从而实现对于可推广性以及普适性的评价。
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公开(公告)号：CN115377965A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210948270.X
申请日：2022-08-08
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明提供了一种多场景混合的计量监测仿真模拟系统及方法，所述仿真模拟系统包括场景管理模块、设备管理模块、数据分析模块和若干个仿真设备，所述场景管理模块与设备管理模块连接，每个所述仿真设备均同时与设备管理模块以及数据分析模块连接。所述仿真模拟方法具体为生成每个场景对应的场景参数，根据仿真需求确定仿真模拟场景，选择对应的场景参数，组合后获取模拟场景数据，根据模拟场景数据生成设备模拟控制命令，仿真设备根据设备模拟控制命令运行，生成量测数据以及仿真场景对应的仿真数据，对量测数据和仿真数据进行分析处理，获取仿真模拟结果。本发明能够复现更多更复杂的用电场景，同时能够有效保障仿真结果的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN112180158A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010812834.8
申请日：2020-08-13
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 浙江华云信息科技有限公司
IPC: G01R22/06 , G01R21/00 , G01R19/175
Abstract: 本发明公开了一种基于典型用电类型特征库的窃电行为识别方法,涉及电力运维领域。目前，窃电识别效率低，人工成本高。本发明包括步骤：建立窃电行为特征库，针对高供高计、高供低计、低供低计建立窃电行为特征库；当需要进行窃电行为判断时，比对对应计量方式下的窃电行为特征库，匹配出最可能存在的窃电行为，输出预想窃电手法；运维人员进行现场判断，反馈实际窃电手法，并与预想窃电手法进行比对，当发生错误时，对对应窃电行为特征库进行修正。本技方案针对高供高计、高供低计、低供低计的用电特征建立窃电行为特征库，对实际含有窃电嫌疑的用户数据进行窃电行为匹配，辨识出可能的窃电行为，提高窃电识别效率，降低人工成本。
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公开(公告)号：CN112180158B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202010812834.8
申请日：2020-08-13
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 浙江华云信息科技有限公司
IPC: G01R22/06 , G01R21/00 , G01R19/175
Abstract: 本发明公开了一种基于典型用电类型特征库的窃电行为识别方法,涉及电力运维领域。目前，窃电识别效率低，人工成本高。本发明包括步骤：建立窃电行为特征库，针对高供高计、高供低计、低供低计建立窃电行为特征库；当需要进行窃电行为判断时，比对对应计量方式下的窃电行为特征库，匹配出最可能存在的窃电行为，输出预想窃电手法；运维人员进行现场判断，反馈实际窃电手法，并与预想窃电手法进行比对，当发生错误时，对对应窃电行为特征库进行修正。本技方案针对高供高计、高供低计、低供低计的用电特征建立窃电行为特征库，对实际含有窃电嫌疑的用户数据进行窃电行为匹配，辨识出可能的窃电行为，提高窃电识别效率，降低人工成本。
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公开(公告)号：CN119148040A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411270879.1
申请日：2024-09-11
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山西省电力公司
IPC: G01R35/04
Abstract: 本发明公开了一种用于电能计量装置异常检测的方法及系统，属于智能测量技术领域。本发明方法，包括：基于电网巡检数据，构建电能计量装置的异常图像数据集；对所述异常图像数据集，进行自动数据增广，构建所述电能计量装置的异常图像增广数据集；使用所述异常图像增广数据集，对训练模型进行训练，选取出最优权重的训练模型作为异常检测模型；基于所述异常检测模型，根据待检测电能计量装置的待检测图像，对所述待检测电能计量装置的异常进行检测。本发明的应用，提高了检测的准确性和鲁棒性，降低了对检测目标密集区域的漏检率。
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Patent Agency Ranking
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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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：CN111797887A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010299704.9
申请日：2020-04-16
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密度筛选与K-均值聚类的反窃电预警方法及系统，其中方法包括：获取目标行业正常用户限定期间的用电数据作为训练样本；将训练样本进行归一化处理，获取经过处理的训练样本；基于密度筛选法，获取经过处理的训练样本的初始聚类中心和聚类数；将初始聚类中心和聚类数作为K-均值聚类的初始值，基于K-均值聚类对经过处理的训练样本进行聚类，获取目标行业典型负荷曲线；计算待检用户的负荷曲线与目标行业典型负荷曲线的负荷曲线的欧氏距离和余弦距离；基于欧氏距离和余弦距离确定待检用户的异常度指标；当异常度指标大于预先设定的异常阈值时，将待检用户判断为窃电嫌疑用户。
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公开(公告)号：CN110147871A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910308311.7
申请日：2019-04-17
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SOM神经网络与K-均值聚类的窃电检测方法及系统，其中方法包括：从用户负荷曲线中随机抽取数据作为训练样本，并对所述训练样本进行归一化处理，获取处理样本；基于SOM神经网络对所述处理样本进行聚类，获取所述处理样本的聚类数和初始聚类中心；将所述聚类数和所述初始聚类中心作为K-均值聚类的初始值，基于所述K-均值聚类对所述处理样本进行聚类，获取用户负荷特征曲线；计算待检测用户负荷与其用户负荷特征曲线的欧式距离，获取所述待检测用户负荷与其用户负荷特征曲线的欧式距离；当所述欧式距离大于预先设定的阈值时，则将所述用户判断为窃电嫌疑用户。
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