一种用电异常识别系统
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115187038A

    公开(公告)日:2022-10-14

    申请号:CN202210770456.0

    申请日:2022-06-30

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q10/10 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了一种用电异常识别系统,包括采集终端,还包括云端模块和数据可视化模块;所述采集终端在收集数据的同时,通过调用由云端发送的动态链接库中的方法提取故障波形特征,进行故障指纹库对比以对收集的数据进行故障诊断;所述云端模块接收来自采集终端压缩过后的数据包,对数据包进行解压处理然后进行必要的切分进行存储;云端根据终端提交的数据及其分类结果,判断当前在终端运行的指纹库的查准率与查全率及查准率是否达到要求,以高查全率为主要目标,但是在查准率不达标时,云端重新提取故障指纹库发布至采集终端;所述数据可视化模块与云端连接,进行内容展示。本发明能够实现用电数据的在线检测和智能诊断。

    基于城市多源数据的充电站空间电量预测的方法与系统

    公开(公告)号:CN118261402B

    公开(公告)日:2024-08-30

    申请号:CN202410676262.3

    申请日:2024-05-29

    摘要: 本发明公开了一种基于城市多源数据的充电站空间电量预测的方法与系统,所述方法包括:获取涵盖目标区域交通、居住、企业、商业以及充电站运营数据的城市多源数据;对目标区域进行网格化处理,以网格为单位进行多维度特征计算,对计算得到的网格特征数据进行自适应异常值处理,形成以网格为单位的空间数据模型;采用空间数据模型中的特征数据,构建并优化日均充电量预测模型;采用优化后的预测模型对每个网格的日均充电量进行预测,预测结果形成充电需求的空间分布图,作为充电站空间电量预测结果。本发明考虑典型空间因素建立电量预测模型,可以更准确、更可靠地识别出不同地区的用电需求,为未来的充换电基础设施更新提供数据支持。

    一种多维特征体系下的电压异常识别与定位方法

    公开(公告)号:CN118013413A

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202311793616.4

    申请日:2023-12-25

    摘要: 本发明公开了一种多维特征体系下的电压异常识别与定位方法,包括如下步骤:S1:数据采集,通过计量采集系统,对用户电表电压数据进行详尽的采集;S2:数据预处理,对收集到的原始电压数据进行预处理,以便于后续的特征提取和异常识别;S3:异常特征构建,从时间维度和数值维度构建异常分辨的特征;S4:一致性特征构建,对于光伏、三相表等存在多条关联曲线的用户,引入了关口一致性和三相一致性特征;S5:离群样本检测;S6:异常类型定位,根据上述步骤识别出的异常样本,结合特征体系,判断不同类型的电压异常可能具有不同类型;S7:输出及处理,根据异常识别和定位结果,采取处理措施。本发明可以更准确、更可靠地识别出新型电力系统中的电压异常。

    一种基于强化学习的双层智能体决策控制方法

    公开(公告)号:CN117555229A

    公开(公告)日:2024-02-13

    申请号:CN202311477893.4

    申请日:2023-11-08

    IPC分类号: G05B13/02

    摘要: 本发明公开了一种基于强化学习的双层智能体决策控制方法,包括:步骤1:定义系统的基本结构和组成部分,包括高级控制器和较低执行者;高级控制器负责与环境进行交互,并确定优化目标,较低执行者根据高级控制器的目标和当前环境状态来学习最佳操作策略;步骤2:高级控制器周期性地与环境进行交互,接收环境状态,分配任务;步骤3:较低执行者接收高级控制器分配的任务与当前的环境状态,利用近端策略优化该强化学习方法,输出应该执行的动作;步骤4:较低执行者根据策略网络选择动作并执行,利用Critic网络计算状态值函数,采用梯度下降法更新策略网络参数。本发明能够通过自动学习实现更高性能和效率的决策控制。