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公开(公告)号：CN118820689A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411296414.3
申请日：2024-09-18
申请人： 国网四川省电力公司营销服务中心
IPC分类号： G06F18/10 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供了一种基于自注意力机制的电力可调节负荷数据补全方法，属于可调节负荷数据清洗技术领域，该方法包括：获取缺失的电力可调节负荷数据；对缺失的电力可调节负荷数据进行一次随机遮掩处理，形成带人为缺失的电力可调节负荷数据，并分解得到全部缺失的掩码模块和人为添加缺失的掩码模块；利用全部缺失的掩码模块和带人为缺失的电力可调节负荷数据，对基于自注意力机制的填补网络进行训练；利用已训练的填补网络，得到填补后的电力可调节负荷数据，完成对电力可调节负荷数据的补全。本发明考虑了电力可调节负荷数据之间复杂的相互影响，并将这些影响学习进入网络之中，补全出的数据更为准确。
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公开(公告)号：CN117033916B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202310840149.X
申请日：2023-07-10
申请人： 国网四川省电力公司营销服务中心
IPC分类号： G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于神经网络的窃电检测方法，包括以下步骤：S1、数据预处理：对输入的数据集中存在的缺失情况进行预处理，填补缺失值，并对数据进行归一化处理；S2、根据窃电数据特征创建检测网络模型，使用处理好的数据集来训练模型；S3、加载模型，根据输入的电力消耗数据来进行检测。该发明的窃电检测方法通过利用卷积神经网络来提取数据周内与相邻周间信息，并利用自注意力机制来提取月份间的信息，且针对难以从复杂的序列模式提取出模式的依赖关系问题，对序列进行了分解，从而提高窃电检测的准确率并降低检测的假阳率。
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公开(公告)号：CN115955259A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211639687.4
申请日：2022-12-20
申请人： 国网四川省电力公司营销服务中心
摘要： 本发明涉及时频量传技术领域，技术领域，具体涉及一种应用于宽带电力载波HPLC中CCO节点的时频量传方法和装置，包括：时频共视设备，包括第一时间管理模块、1PPS模块和时间发送串口，所述第一时间管理模块的输出端分别与所述1PPS模块和第一串口连接；CCO模块，包括全数字频率调节模块、频率接收串口、时间接收串口、晶振模块和第二时间管理模块，所述1PPS模块依次通过所述频率接收串口、所述全数字频率调节模块与所述第二时间管理模块连接，所述时间发送串口通过所述时间接收串口与所述第二时间管理模块连接。本发明通过时频共视设备保证CCO模块输入时频信号的准确性，通过全数字频率调节模块保证频率量传的准确性。
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公开(公告)号：CN117559407B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202311515769.2
申请日：2023-11-15
申请人： 国网四川省电力公司营销服务中心
摘要： 本发明公开了一种适用于新能源配网的异常用电行为定位方法，具体步骤如下：选择异常用电检查区域，标记感知测量节点；建立新能源配网拓扑结构矩阵T；建立新能源配网异常用电矩阵E；构建新能源配网异常行为定位矩阵P＝T+E；计算子区域异常值Sab；判断异常行为点。本发明既适用于大量节点计算机进行异常用电行为定位，也适用于小范围内人工定位；同时充分利用现有设备，对现有数据进行有效利用，基于现有线损数据和台区用户侧装设的小型化异常用电稽查装置，实现对新能源配网的异常用电行为定位。在满足主站在线定位要求的同时，适用于末端采集数据未接入主站或采集接入效果较差的新能源配网，具有良好的环境自适应能力。
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公开(公告)号：CN116610910A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310521951.2
申请日：2023-05-10
申请人： 国网四川省电力公司营销服务中心
摘要： 本发明公开了融合智能化和大数据分析的关口表采样诊断系统，包括关口表采样诊断系统主体，所述关口表采样诊断系统主体上设置有采样模块，所述关口表采样诊断系统主体上设置有上传模块，所述关口表采样诊断系统主体上设置有诊断模块，所述关口表采样诊断系统主体上设置有报修模块。通过设置有控制终端，可用于控制系统对关口表进行样表采集及诊断；通过设置有联网模块，可用于将关口表产生的数据上传至控制终端；通过设置有联网模块，可用于将关口表产生的数据上传至控制终端；通过设置有采样模块，可用于对关口表产生的数据进行采样；通过设置有上传模块，用于将采样的样表进行存储并进行上传。
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公开(公告)号：CN116184303A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211580159.6
申请日：2022-12-09
申请人： 国网四川省电力公司营销服务中心 , 国网重庆市电力公司营销服务中心 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开了基于分层分级的电能表误差在线监测方法及系统，涉及电能计量技术领域，其技术方案要点是：获取台区拓扑结构；依据台区拓扑结构将台区划分为不同层级，并在每个层级配置量测设备，量测设备采集用于计量相应层级总路电能量的关键信息；以划分后的层级为独立的电能表误差估算单元，并采用能量守恒定律模型对电能表进行误差计算，得到分表误差和总表误差；结合分表误差和总表误差对末端用户的电能表误差进行修正，得到末端用户的电能表真实误差。本发明可实现台区线损与电能表误差的精准解耦，有效提升了电能表误差估算结果的可信度。
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公开(公告)号：CN115271201A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210879529.X
申请日：2022-07-25
申请人： 国网四川省电力公司营销服务中心
摘要： 本发明公开了一种基于隐马尔可夫模型的线损率预测方法，包括：采样线损率序列，并对所述线损率序列进行预处理，得到预处理后的线损率序列；采用模糊C均值聚类算法将预处理后的线损率序列模糊化，得到模糊化后的线损率序列；构建初始隐马尔可夫模型，并根据模糊化后的线损率序列对隐马可夫模型求解，得到最终隐马尔可夫模型；以最终隐马尔可夫模型为基础，进行去模糊化，获取预测的线损率。本发明采用隐马尔可夫模型，建立模糊关系来描述影响线损的干扰源和观测到的线损数据之间的联系，实现了线路损耗的预测，提高了线损预测的精度。
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公开(公告)号：CN113935640A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111224232.1
申请日：2021-10-20
申请人： 国网四川省电力公司营销服务中心
摘要： 本发明公开了一种运维闭环管理方法及管理系统，获取在时间T内的第一数据信息与第二数据信息，第一数据信息为电能表记载的异常数据信息，第二数据信息为对应与第一数据信息的用户信息；基于第一数据信息与第二数据信息，通过所述闭环模块生成现场补抄工单；基于现场补抄工单，通过红外交互方法，对现场补抄工单进行补抄，获得补抄数据信息；对补抄数据信息进行校验，若校验符合逻辑，则将补抄数据信息对应的补抄工单进行异常消缺、归档处理。本发明的有益效果为结合采集运维闭环管理业务要求，将采集闭环运维业务延伸至外网，建设便捷、可靠，内外网信息交换安全，数据实时同步的采集运维闭环外网应用群,支撑采集运维闭环现场作业高效开展。
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公开(公告)号：CN116432136B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202310486233.6
申请日：2023-04-28
申请人： 国网四川省电力公司营销服务中心
IPC分类号： G06F18/2433 , H02J13/00 , H02J3/00 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , H04Q9/00 , H04W4/38 , H04W4/70 , H04W24/02 , G16Y10/35 , G16Y20/30 , G16Y40/10 , G16Y40/20
摘要： 本发明公开了一种基于用电采集系统的分布式用电异常检测方法，基于采集主站各类台区总表的历史负荷数据集，通过对各个台区进行用电行为特征分类，得到台区分类集；采集主站根据台区分类，分别将各种类别台区的子表历史用电数据进行预处理，构成学习样本集合群；各类台区所属的样本集包含若干数组，输入深度CNN‑BP神经网络模型进行训练；将训练完成各类网络模型的结构参数，分别下传至其用电行为特征所对应台区的采集终端中；在采集终端中将本地采集的数据输入该台区所对应的神经网络模型，得到用电异常行为检测结果，基于分类结果输出判定该用户是否为用电异常高嫌疑用户，并将高嫌疑用户编号随采集报文回传至采集主站。
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公开(公告)号：CN118196526A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410373302.7
申请日：2024-03-29
申请人： 国网四川省电力公司营销服务中心
IPC分类号： G06V10/764 , G06Q50/06 , G06F21/60 , G06N3/0464 , G06F18/15
摘要： 本发明公开了一种基于数图转换的窃电行为检测方法，涉及数据处理以及识别技术领域，将数据进行数图转换，对数据进行了一次加密，提高了数据的安全性，降低了数据泄露的可能性，并且提高了数据耦合性，提升了窃电行为检测的准确性，且针对不同季节或者不同地区仅需要进行重新训练与参数调整，不需要进行复杂的变换，具有更强的泛化能力。
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