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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
Applicant: 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
Inventor： 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: G06F18/241 , G06F18/2415 , G06F18/21 , G06N3/0455 , G06N3/096
Abstract: 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：CN119598138A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411529380.8
申请日：2024-10-30
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 北京邮电大学 , 国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心)
IPC: G06F18/21 , G06F18/243 , G06F18/214 , G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种台区线损计算模型评测方法及系统，属于电能计量技术领域。本发明方法，包括：获取在不同台区下目标台区线损计算模型的性能表现数据，生成性能表现数据集，将所述性能表现数据集分为多个二分类数据集；通过预设的扩散模型生成少数类样本，并通过样本选择策略，在多模式样本中，筛选出对缓解少数类样本类内不平衡和对少数类样本整体分类准确性有显著贡献的生成样本，通过预设的分类模型对所述生成样本及二分类数据集进行拟合；基于拟合结果，对所述目标台区线损计算模型在目标台区下的性能表现进行预测，生成预测结果；基于所述预测结果，对所述目标台区线损计算模型进行评测。本发明能够根据预测结果对模型参数进行有效的调整，避免了反复搭建模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119474656A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411361578.X
申请日：2024-09-27
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Inventor： 高欣 , 李强伟 , 李保丰 , 翟峰 , 赵兵 , 郜波 , 王一帆 , 秦煜 , 陈昊 , 梁晓兵 , 郑安刚 , 许斌 , 尹建芹 , 徐萌 , 冯云 , 赵英杰 , 于秀丽
IPC: G06F18/10 , G01R35/04 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F18/2413 , G06F18/241 , G06F18/20 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N7/01 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种双路约束扩散模型的电能表故障检测方法及装置。其中，方法包括：获取待测电能表的多变量数据；将多变量数据输入至预先训练的故障检测模型中，输出待测电能表的检测结果，检测结果包括故障和正常，并且故障检测模型的训练过程为：基于数据标签和样本分布方法对原始少数类样本数据集以及原始多数类样本数据集进行去噪处理，获取少数类有效样本数据集以及多数类样本数据集；利用预先训练的基于双路判别器约束的扩散模型对少数类有效样本数据集进行样本扩散，生成少数类样本数据集；利用少数类样本数据集、所述少数类有效样本数据集以及多数类样本数据集训练预先构建的分类模型，生成故障检测模型。
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公开(公告)号：CN119830137A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510046319.6
申请日：2025-01-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06N3/0985 , G01R35/04
Abstract: 本发明实施例提出了一种基于元学习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，构建基于元学习策略的不平衡分类模型，从二类数据集中采样构造子任务并利用元学习策略训练元分类器；基于贝叶斯不平衡影响指数对每个二类数据集进行边界增强；基于边界增强的二类数据集对元分类器进行微调得到最终的二类分类器；根据每个二类数据集下的分类结果，通过硬投票得到其故障类别；在实际智能电表故障数据集中的实验结果证明了所提发明相比于其他故障分类方法的效果更好，在绝大多数二类数据集上均取得了最好的结果，有更好的普适性。
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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
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 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
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 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
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/2433 , G06N3/048 , G06N3/088 , G06Q50/06
Abstract: 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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