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公开(公告)号：CN117477607B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311830061.6
申请日：2023-12-28
Applicant: 国网江西综合能源服务有限公司 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学
Abstract: 本发明公开一种含智能软开关的配电网三相不平衡治理方法及系统，涉及电力数据分析技术领域，方法包括：基于目标配电网模型获取当前配电状态数据集；基于DDPG智能体，根据当前配电状态数据集，确定当前配电动作；基于当前配电动作对目标配电网模型进行治理，以得到对应的奖励值及下一配电状态数据集；当前配电状态数据集、当前配电动作及对应的奖励值、下一配电状态数据集构成经验四元组；从配电治理经验池中选取多个经验四元组作为训练样本对Actor‑Critic网络进行训练，以得到最优的Actor‑Critic网络，用于根据目标配电网的配电状态数据集，确定对应的最优配电动作。本发明实现三相不平衡实时在线治理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112633421A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202110257518.3
申请日：2021-03-09
Applicant: 国网江西综合能源服务有限公司 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学
Abstract: 本发明公开一种用户异常用电行为检测方法及装置，方法包括：响应于获取的用户原始数据，对用户原始数据进行数据预处理，使得到优化用电数据；响应于获取的优化用电数据，对训练模型进行训练并生成XGBoost检测模型；基于遗传算法对XGBoost检测模型进行参数优化，使确定XGBoost检测模型的最佳超参数组合；将待检测数据输入XGBoost检测模型中，基于最佳超参数组合进行判断某一优化用电数据是否异常。采用遗传算法对XGBoost检测模型的参数进行调优，实现对多个XGBoost模型超参数的同时优化，最终得到具有性能优良的异常用电检测模型，提高了检测准确率。
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公开(公告)号：CN113409166A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110951916.5
申请日：2021-08-19
Applicant: 国网江西综合能源服务有限公司 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学
Abstract: 本发明公开一种基于XGBoost模型的用户异常用电行为检测方法及装置，方法包括：响应于获取的用户原始数据，基于边缘计算节点对用户原始数据进行数据预处理，使得到优化用电数据；响应于获取的优化用电数据，对训练模型进行训练并生成XGBoost检测模型；基于改进的遗传算法对XGBoost检测模型进行参数优化，使确定XGBoost检测模型的最佳超参数组合；将待检测数据输入XGBoost检测模型中，基于最佳超参数组合进行判断某一优化用电数据是否异常。利用改进的遗传算法进行超参数优化的XGBoost算法，对终端用户进行用电异常行为检测，在保护用户用电隐私的同时，大大提高了检测的准确性和快速性。
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公开(公告)号：CN112329895A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202110005361.5
申请日：2021-01-05
Applicant: 国网江西综合能源服务有限公司 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学
Abstract: 本发明公开一种具有窃电嫌疑的用户的识别方法及装置，方法包括：响应于获取的用户历史用电数据以及终端设备窃电记录，分别提取窃电识别评估指标和窃电标签，使形成训练数据集；对负荷曲线斜率指标、线损指标以及告警类指标进行加权求和，使得到综合评价指标；基于训练数据集对组合分类模型进行训练；将某一用户实时用电数据输入组合分类模型中，输出某一用户的窃电嫌疑系数，使确定窃电嫌疑用户。采用将多种窃电指标进行计算，基于加权求和将多种窃电指标综合考量，从而得到综合评价指标，并基于综合评价指标与窃电标签对组合分类模型进行训练，基于现有的电气数据进行具有窃电嫌疑的用户的识别，能够提高窃电用户识别的精确度。
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公开(公告)号：CN117477607A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311830061.6
申请日：2023-12-28
Applicant: 国网江西综合能源服务有限公司 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学
Abstract: 本发明公开一种含智能软开关的配电网三相不平衡治理方法及系统，涉及电力数据分析技术领域，方法包括：基于目标配电网模型获取当前配电状态数据集；基于DDPG智能体，根据当前配电状态数据集，确定当前配电动作；基于当前配电动作对目标配电网模型进行治理，以得到对应的奖励值及下一配电状态数据集；当前配电状态数据集、当前配电动作及对应的奖励值、下一配电状态数据集构成经验四元组；从配电治理经验池中选取多个经验四元组作为训练样本对Actor‑Critic网络进行训练，以得到最优的Actor‑Critic网络，用于根据目标配电网的配电状态数据集，确定对应的最优配电动作。本发明实现三相不平衡实时在线治理。
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公开(公告)号：CN113408676A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110965124.3
申请日：2021-08-23
Applicant: 国网江西综合能源服务有限公司 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学
Abstract: 本发明公开一种结合云端与边端的窃电用户识别方法及装置，方法包括：响应于获取边端的用户历史用电数据以及终端设备窃电记录，分别提取窃电识别评估指标和窃电标签，使形成训练数据集；基于训练数据集对组合分类模型进行训练，其中，组合分类模型为基于LightGBM子模型和神经网络子模型的组合模型；将某一用户实时用电数据输入组合分类模型中，输出某一用户的窃电嫌疑系数，使确定窃电嫌疑用户。通过边端服务器对数据进行预处理并生成窃电识别标签，降低了云端服务器的计算负担，提高计算效率与检测效率，并且采用LightGBM模型和BP神经网络的组合模型，加快了运算的速度并提高了分类的准确度。
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