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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：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：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：CN119414177A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411530885.6
申请日：2024-10-30
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于分频段AD采样的多核异构电弧监测芯片及方法，监测芯片包括：调理电路、模拟前端电路、处理器单元、AI智能诊断单元、存储单元以及通信接口；故障电弧信号经过调理电路，进行信号放大和滤波处理；将经过处理后的故障电弧信号输入至模拟前端电路；模拟前端电路用于对不同频段的故障电弧信号进行采集；处理器单元与模拟前端电路相连接，用于对不同频段的故障电弧信号的电弧特征值进行识别；AI智能诊断单元与处理器单元和模拟前端电路相连接，用于对电弧特征值进行智能诊断识别，获取诊断结果；存储单元与模拟前端电路、处理器单元以及AI智能诊断单元相连接，用于存储运行中的数据；通信接口，用于将诊断结果传输至终端。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113364593B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202110494995.1
申请日：2021-05-07
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本申请公开了一种eSIM芯片身份认证的方法及系统。其中，该方法包括：将设备ID号与码号ICCID写入eSIM芯片进行备份，并对所述设备ID号与码号ICCID进行加密处理；读取所述eSIM芯片ID号，将所述设备ID号与码号ICCID写入存储器中；在设备初始化时，分别从所述eSIM芯片和所述存储器中读取所述设备ID与码号ICCID进行验证；在ID验证通过的情况下，判断所述eSIM芯片的数据信息与所述存储器的数据信息是否一致；当所述eSIM芯片的数据信息与所述存储器的数据信息一致的情况下，确定身份验证通过，与主站进行信息交互；当所述eSIM芯片的数据信息与所述存储器的数据信息不一致的情况下的情况下，确定身份验证失败，禁止与主站信息交互。
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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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公开(公告)号：CN117761453B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202311602774.7
申请日：2023-11-28
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种低压故障电弧识别方法、装置、介质及设备。其中，方法包括：采用周期差异法对采集的电能表3kHz范围内的低频信号进行特征提取，确定低频故障电弧时域特征向量；采用广义S变换对采集的电能表100kHz内中频电流信号进行特征提取，确定中频故障电弧能量特征；将低频故障电弧时域特征向量以及中频故障电弧能量特征输入至预先训练的神经网络识别模型，输出故障电弧信号存在信息；根据故障电弧信号存在信息，确定是否存在故障电弧信号。
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公开(公告)号：CN116226748A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211183587.5
申请日：2022-09-27
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F16/2458 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/063 , G06N3/048 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多标签共现网络判别的窃电类型检测方法及系统，包括：获取历史窃电样本数据；利用GRU网络建模挖掘用户用电过程特征，输出当前时间步的隐含状态表示作为用户用电过程演化特征；基于所述历史窃电样本数据建立窃电标签共现关系网络图；基于所述窃电标签共现关系网络图，挖掘用电特征间的关联结构信息，获取窃电标签间的关系特征；确定用户用电过程演化特征、窃电标签间的关系特征和用户属性特征的的注意力分数加权，并经过线性网络层处理，得到用户窃电的综合特征，并基于softmax激活函数把将所述用户窃电的综合特征输出转换为概率值，以基于概率值确定窃电行为类型。
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公开(公告)号：CN114881665A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202111159466.2
申请日：2021-09-30
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于目标识别算法识别窃电嫌疑用户的方法及系统，其中方法包括：获取用户的不同类型的用电历史场景目标图像的初始样本集，对初始样本集进行预处理，并将处理后的初始样本集划分为训练样本集和测试样本集；通过使用预先构建的深度学习识别模型对训练样本集进行训练，获取经过训练的最终深度学习识别模型；基于最终深度学习识别模型对测试样本集进行用户窃电行为识别，获取窃电嫌疑用户。
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