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公开(公告)号：CN106656357B
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201610826781.9
申请日：2016-09-14
申请人： 国网江苏省电力公司泰州供电公司 , 华北电力大学 , 国家电网公司
IPC分类号： H04B17/00 , H04B17/309 , H04B17/373 , G06K9/62 , G06N3/02
摘要： 本发明属于工频通信信道状态分析算法技术领域，尤其涉及一种工频通信信道状态评估方法，包括：通过采集不同电力线长度、电力线分支数、分支长度、负载阻抗特性、电力线类型、电力线噪声等影响工频通信信道质量的数据，建立工频通信信道质量评估数据存储和共享平台，在此基础上对数据进行挖掘与计算，并利用Adaboost集成学习算法，通过专家分析系统和基于深度学习的神经网络算法综合评估多种参数下工频通信信道状态。本发明相对于传统单一、固定不变的信道状态评估方法，可以根据影响因素的变化不断学习优化评估模型，得到更加准确的信道状态。
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公开(公告)号：CN106656357A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610826781.9
申请日：2016-09-14
申请人： 国网江苏省电力公司泰州供电公司 , 华北电力大学 , 国家电网公司
IPC分类号： H04B17/00 , H04B17/309 , H04B17/373 , G06K9/62 , G06N3/02
摘要： 本发明属于工频通信信道状态分析算法技术领域，尤其涉及一种工频通信信道状态评估方法，包括：通过采集不同电力线长度、电力线分支数、分支长度、负载阻抗特性、电力线类型、电力线噪声等影响工频通信信道质量的数据，建立工频通信信道质量评估数据存储和共享平台，在此基础上对数据进行挖掘与计算，并利用Adaboost集成学习算法，通过专家分析系统和基于深度学习的神经网络算法综合评估多种参数下工频通信信道状态。本发明相对于传统单一、固定不变的信道状态评估方法，可以根据影响因素的变化不断学习优化评估模型，得到更加准确的信道状态。
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公开(公告)号：CN106338708A
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201610763650.0
申请日：2016-08-30
摘要： 本发明涉及一种结合深度学习和递归神经网络的电能计量误差分析方法和系统，所述方法包括：采集影响电能计量误差因素的数据，根据所述数据建立数据存储和共享平台,并且对实际计量电能数据与理论电能数据进行初步计算得到电能计量初始误差；利用基于多变量决策树的专家评估模型和基于递归神经网络的误差评估模型分别对影响电能计量误差的各种因素数据与电能计量初始误差数据进行加权训练，分别得到所述模型下的最终电能计量误差；以及在上述两种模型对电能计量误差评估结果的基础上，基于AdaBoost的自适应集成学习模型，利用加权投票机制构建最终的电能计量误差评估分析模型，进行电网中电能计量误差的评估。
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公开(公告)号：CN106338708B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201610763650.0
申请日：2016-08-30
摘要： 本发明涉及一种结合深度学习和递归神经网络的电能计量误差分析方法和系统，所述方法包括：采集影响电能计量误差因素的数据，根据所述数据建立数据存储和共享平台,并且对实际计量电能数据与理论电能数据进行初步计算得到电能计量初始误差；利用基于多变量决策树的专家评估模型和基于递归神经网络的误差评估模型分别对影响电能计量误差的各种因素数据与电能计量初始误差数据进行加权训练，分别得到所述模型下的最终电能计量误差；以及在上述两种模型对电能计量误差评估结果的基础上，基于AdaBoost的自适应集成学习模型，利用加权投票机制构建最终的电能计量误差评估分析模型，进行电网中电能计量误差的评估。
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公开(公告)号：CN105974219B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN201610221975.6
申请日：2016-04-11
摘要： 本发明提供一种节能电器负荷类型的分类识别方法，通过判断当前节能电器的类型；获取单体节能电器的特征类中心向量；根据SVM算法得到SVM核函数；得到单体节能电器负荷类型中的单体节能电器训练集；根据AdaBoost算法识别单体节能电器的负荷类型，得到单体节能电器的单体节能电器训练模型：判断节能电器的类型；得到变工况负载辨识模型；将各个单体节能电器的单体节电器训练模型与变工况负载辨识模型结合，得到组合节电器训练模型。本发明提出的方法能够快速、准确地识别节能电器的负荷类型，改进电能计量算法以保证节能电器性能；为电能计量能够进行针对性的算法改进研究提供基础；进而保证了节能电器的运行稳定性及可靠性。
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公开(公告)号：CN105974219A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610221975.6
申请日：2016-04-11
CPC分类号： G06K9/6269 , G01R31/00 , G06K9/6256
摘要： 本发明提供一种节能电器负荷类型的分类识别方法，通过判断当前节能电器的类型；获取单体节能电器的特征类中心向量；根据SVM算法得到SVM核函数；得到单体节能电器负荷类型中的单体节能电器训练集；根据AdaBoost算法识别单体节能电器的负荷类型，得到单体节能电器的单体节能电器训练模型：判断节能电器的类型；得到变工况负载辨识模型；将各个单体节能电器的单体节电器训练模型与变工况负载辨识模型结合，得到组合节电器训练模型。本发明提出的方法能够快速、准确地识别节能电器的负荷类型，改进电能计量算法以保证节能电器性能；为电能计量能够进行针对性的算法改进研究提供基础；进而保证了节能电器的运行稳定性及可靠性。
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