公开(公告)号：CN117034179B

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311300228.8

申请日：2023-10-10

Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)

Inventor： 张海静 ,  王鑫 ,  夏晓东 ,  解磊 ,  郭红霞 ,  杨洋 ,  王鹏 ,  邝静 ,  陆媛 ,  于泓 ,  王旭东 ,  尹全磊 ,  梁波 ,  郭珂 ,  鲁毅 ,  代燕杰 ,  杨琳琳 ,  张浩芳 ,  孙玉

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/23213 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/047

Abstract: 本发明公开一种基于图神经网络的异常电量识别及溯源方法及系统，涉及异常电量检测技术领域，该方法包括：获取多个用户用电数据，对用户用电数据进行预处理，获取每一用户用电时间序列数据；将用户用电时间序列数据输入至基于注意力机制的图神经网络模型中，提取用户用电时间序列数据的隐含特征，输出数据降维向量；利用K‑means聚类对所有数据降维向量进行聚类划分，识别异常用户用电数据及异常用电类型；根据识别的异常用电类型，通过概率图模型和随机游走算法，溯源异常用户用电数据所对应的异常用电用户、供电所类型和行业类型。本发(56)对比文件Yu Zhang.Research on AnomalyMonitoring Algorithm of Smart Grid Basedon Graph Neural Network.2023International Conference on SmartElectrical Grid and Renewable Energy(SEGRE).2023,全文.于天琪 等.基于边缘计算的物联网监测系统中利用自编码神经网络实现的异常检测.物联网学报.2018,第2卷(第4期),全文.

公开(公告)号：CN116050866A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202310041842.0

申请日：2023-01-12

Applicant: 国网山东省电力公司济南供电公司 ,  国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)

Inventor： 于泓 ,  马文 ,  李龙 ,  王予希 ,  陈希 ,  封雪 ,  张乐天 ,  李雨彤 ,  张海静 ,  杨洋 ,  李函奇 ,  谷鑫 ,  张斌荣

IPC: G06Q10/0637 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/23 ,  G06F18/24

Abstract: 本公开属于电力营销技术领域，具体涉及一种基于典型负荷曲线的组合式用户缺失电量拟合方法及系统，包括：获取用户用电信息；根据所获取的用户用电信息，得到用户用电典型负荷曲线；判断所得到的典型负荷曲线中的缺失电量个数；根据所得到的缺失电量个数，选择缺失数据的拟合方法，得到拟合比例系数；根据所得到的拟合比例系数，完成组合式用户缺失电量的拟合。

公开(公告)号：CN119026017A

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202411085705.8

申请日：2024-08-08

Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) ,  国网电力科学研究院武汉能效测评有限公司

Inventor： 张海静 ,  刘鹏龙 ,  王振宇 ,  王奎 ,  刘继彦 ,  于泓

IPC: G06F18/2415 ,  G06Q50/06 ,  G06F16/2457

Abstract: 本发明属于电力领域，提供了一种计及碳排放因素的电力用户精细化分类方法及系统。其中，计及碳排放因素的电力用户精细化分类方法包括获取电力用户的年度信息，并根据电力用户属性，从预设电力用户‑行业数据库中调取电力用户所属行业的年度信息；根据电力用户的年度信息及电力用户所属行业的年度信息，分别计算电力用户的年度电‑碳‑产值综合指数及电力用户所属行业的年度电‑碳‑产值综合指数，再计算两者的差异度；根据差异度与预设差异度阈值范围比较，确定出电力用户类型，以匹配推荐定制化节能减排套餐。

公开(公告)号：CN117034179A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202311300228.8

申请日：2023-10-10

Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)

Inventor： 张海静 ,  王鑫 ,  夏晓东 ,  解磊 ,  郭红霞 ,  杨洋 ,  王鹏 ,  邝静 ,  陆媛 ,  于泓 ,  王旭东 ,  尹全磊 ,  梁波 ,  郭珂 ,  鲁毅 ,  代燕杰 ,  杨琳琳 ,  张浩芳 ,  孙玉

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/23213 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/047

Abstract: 本发明公开一种基于图神经网络的异常电量识别及溯源方法及系统，涉及异常电量检测技术领域，该方法包括：获取多个用户用电数据，对用户用电数据进行预处理，获取每一用户用电时间序列数据；将用户用电时间序列数据输入至基于注意力机制的图神经网络模型中，提取用户用电时间序列数据的隐含特征，输出数据降维向量；利用K‑means聚类对所有数据降维向量进行聚类划分，识别异常用户用电数据及异常用电类型；根据识别的异常用电类型，通过概率图模型和随机游走算法，溯源异常用户用电数据所对应的异常用电用户、供电所类型和行业类型。本发明能够实现异常用户用电数据的准确识别以及快速溯源异常用电用户。