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公开(公告)号：CN117520817A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311479014.1
申请日：2023-11-08
Applicant: 广州水沐青华科技有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种电力指纹识别模型训练方法、装置、设备及存储介质，用于解决现有的电力指纹识别模型无法兼容不同时间分辨率的数据，导致泛化性较差的技术问题。包括：通过传感器采集预设电器设备的电气特征量，以及采集电力负荷公开数据集，生成初始训练数据集；对初始训练数据集进行数据集扩充和增强，生成大型训练数据集；采用大型训练数据集进行自监督训练，生成电力指纹识别模型；采用预设的不同分辨率的下游任务对电力指纹识别模型进行微调，得到微调结果；采用微调结果更新大型训练数据集，并返回采用大型训练数据集进行自监督训练，生成电力指纹识别模型的步骤，直至达到预设收敛条件，输出电力指纹识别模型。
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公开(公告)号：CN112989133A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110335453.X
申请日：2021-03-29
Applicant: 广州水沐青华科技有限公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/906 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种电器设备的图数据建模电力指纹识别方法、存储介质及系统，包括：在用电总线处实时检测电器设备的投入事件，对投入的电器设备的多个电气运行特征进行提取；按照互信息熵理论建立起多个电气运行特征两两之间的关联关系；将提取到的多个电气运行特征作为节点，将电气运行特征两两之间的关联关系作为边，按照图理论生成包含节点和边的电力指纹图数据；使用图卷积网络对电力指纹图数据进行图表示学习，构建起电力指纹图数据与电器设备之间的映射关系以实现负荷识别。在负荷识别过程中不用经过大量计算来确定该映射关系，且能直接基于电力指纹图数据获得电器设备的电气运行特性，使得非侵入式负荷识别算法简单、识别速度快、运行效率高。
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公开(公告)号：CN110535142B
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN201910780517.X
申请日：2019-08-22
Applicant: 广州水沐青华科技有限公司
Inventor： 孙立明
IPC: H02J3/14
Abstract: 本发明涉及用电智能控制技术应用领域，特别涉及一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，计算机程序被控制器执行时实现基于改进离散型PSO算法的用电智能控制方法。从智能电网系统中获取空调数量、空调调节参数和分时电价信息等信息，从而构建空调负荷集群系统模型。在该模型中，以电网调度性指标和用户经济性指标经加权后得到优化目标函数G，使得空调负荷集群系统模型具有最大化需求响应能力，保证电网侧的削峰优化，并保证用户侧的用电经济性。对室内温度的约束条件和优化目标函数G的计算是将其连续量离散后再进行求解，并且减少了对速度和位置公式的修改，更加准确与方便，能够对空调负荷进行快速反应并进行负荷用电控制。
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公开(公告)号：CN111311434A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010092552.5
申请日：2020-02-14
Applicant: 广州水沐青华科技有限公司
Inventor： 余涛
Abstract: 本申请涉及一种用电设备负荷分离方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：服务器通过采集到的待测试家庭的各用电设备的日用电序列和预设的典型用电模式集合，得到各用电设备的日用电序列对应的用电模式，从而根据各用电设备的用电模式，采用在线字典学习算法对各用电设备的用电模式样本集进行训练，得到各用电设备的用电模式对应的字典矩阵，根据待测试家庭的用电总序列和各用电设备的用电模式对应的字典矩阵，得到待测试家庭的各用电设备的负荷分离序列。本方法实现了待测试家庭用电设备总负荷的非侵入式分解，且构建了在家庭迁移上具备较强泛化能力的非侵入式负荷分解模型。
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公开(公告)号：CN110082646A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910464050.8
申请日：2019-05-30
Applicant: 广州水沐青华科技有限公司
Inventor： 孙立明
Abstract: 本发明提供了一种基于工频电压沿线分布曲线的T接线路故障测距方法，该方法首先判断当前发生故障的故障点在T接线路的哪一条支路，确认故障点F在M端所在支路后，通过未发生故障的N端、O端所在的两条支路末端的零序工频电压 和零序工频电流 来计算T接点零序工频电压UT以及T接点在M端侧的电流IT，最后根据计算得到的M端电压、电流参数计算从故障所在一端出发的沿线电压分布曲线，以及采用没有故障的两端数据计算得到的T接点电压、电流参数计算从T接点出发的故障所在线路的沿线电压分布曲线，将两者计算所得的沿线电压分布曲线同轴叠置处理，两条曲线的交点即为实际故障点位置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118626883A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410615844.0
申请日：2024-05-17
Applicant: 广州水沐青华科技有限公司
IPC: G06F18/23 , G06F18/2433 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本申请涉及一种负荷数据的特性分析方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，涉及电力系统技术领域。本申请能够达到大幅节约训练成本、有效样本数量要求较少以及在多种应用场景上仍具有良好性能的技术效果。该方法包括：对目标地区的历史有功功率数据进行预处理，得到目标负荷数据；对分类后的工作日负荷数据和节假日负荷数据分别进行序列聚类，得到工作日最优聚类中心曲线和节假日最优聚类中心曲线；根据每日更新后的当前负荷数据集，对工作日最优聚类中心曲线进行实时修正；利用预设的多元影响因素修正方法，对节假日最优聚类中心曲线进行实时修正；将修正后的最优聚类中心曲线进行汇总，得到目标地区的典型最优负荷特性曲线。
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公开(公告)号：CN111311434B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202010092552.5
申请日：2020-02-14
Applicant: 广州水沐青华科技有限公司
Inventor： 余涛
Abstract: 本申请涉及一种用电设备负荷分离方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：服务器通过采集到的待测试家庭的各用电设备的日用电序列和预设的典型用电模式集合，得到各用电设备的日用电序列对应的用电模式，从而根据各用电设备的用电模式，采用在线字典学习算法对各用电设备的用电模式样本集进行训练，得到各用电设备的用电模式对应的字典矩阵，根据待测试家庭的用电总序列和各用电设备的用电模式对应的字典矩阵，得到待测试家庭的各用电设备的负荷分离序列。本方法实现了待测试家庭用电设备总负荷的非侵入式分解，且构建了在家庭迁移上具备较强泛化能力的非侵入式负荷分解模型。
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公开(公告)号：CN111431182A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010365302.4
申请日：2020-04-30
Applicant: 广州水沐青华科技有限公司
Inventor： 孙立明
IPC: H02J3/00
Abstract: 本申请涉及一种柔性负荷测控装置、方法、设备以及存储介质。所述柔性负荷测控装置，包括：负荷调度模块，用于分别连接调度中心以及各柔性负荷，接收调度中心的负荷调度指令；电气监测模块，用于获取柔性负荷的电气参数数据；主控模块，分别连接负荷调度模块和电气监测模块；主控模块存有可调度规则数据；主控模块用于根据电气参数数据确定对应的柔性负荷的类型，根据可调度规则数据、各柔性负荷的类型以及负荷调度指令确定各待调度柔性负荷，并指示负荷调度模块控制各待调度柔性负荷的电气状态。该柔性负荷测控装置能够灵活调度各柔性负荷，有助于解决电网供需侧的矛盾。
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公开(公告)号：CN110544177A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910750921.2
申请日：2019-08-15
Applicant: 广州水沐青华科技有限公司
Inventor： 孙立明
Abstract: 本发明涉及智能电网负荷识别技术应用领域，特别涉及一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被控制器执行时实现基于电力指纹的负荷识别方法。该基于电力指纹的负荷识别方法从海量家电负荷用电数据中通过功率计算和傅立叶分析等手段提取家电负荷识别特征，从而获取电力指纹集合，通过“梯度提升树分类器”进行训练，并利用测试数据集对梯度提升树分类器模型进行验证；最后把训练完成的梯度提升树分类模型用于家电负荷的分类。利用“梯度提升树分类器”对家电负荷电力指纹进行数据挖掘，实现对智能电网的家电负荷的快速、准确识别。
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公开(公告)号：CN110535142A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910780517.X
申请日：2019-08-22
Applicant: 广州水沐青华科技有限公司
Inventor： 孙立明
IPC: H02J3/14
Abstract: 本发明涉及用电智能控制技术应用领域，特别涉及一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，计算机程序被控制器执行时实现基于改进离散型PSO算法的用电智能控制方法。从智能电网系统中获取空调数量、空调调节参数和分时电价信息等信息，从而构建空调负荷集群系统模型。在该模型中，以电网调度性指标和用户经济性指标经加权后得到优化目标函数G，使得空调负荷集群系统模型具有最大化需求响应能力，保证电网侧的削峰优化，并保证用户侧的用电经济性。对室内温度的约束条件和优化目标函数G的计算是将其连续量离散后再进行求解，并且减少了对速度和位置公式的修改，更加准确与方便，能够对空调负荷进行快速反应并进行负荷用电控制。
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