公开(公告)号：CN119494751A

公开(公告)日：2025-02-21

申请号：CN202411341831.5

申请日：2024-09-25

Applicant: 贵州电网有限责任公司 ,  南方电网能源发展研究院有限责任公司

Inventor： 黄宇 ,  张英 ,  曾柯 ,  蒲曾鑫 ,  丁超 ,  孟杨 ,  罗青 ,  翁敏 ,  肖艳红 ,  牟景艳 ,  刘西卓 ,  王颖 ,  严寒松 ,  樊磊 ,  赵云斌 ,  杨鑫和 ,  何耿生

IPC: G06Q50/06 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25

Abstract: 本申请涉及一种基于图神经网络的非侵入式负荷监测方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品。通过获取待监测的电网对应的时间序列数据，提取时间序列数据对应的第一特征矩阵和第二特征矩阵，根据各个时间点、各个融合电力数据、第一特征矩阵和第二特征矩阵，生成图结构，由图神经网络基于图结构进行多层图卷积操作，基于输出的负荷分解结果对电网进行负荷监测。相较于传统的通过模式识别的方式进行非侵入式负荷监测，本方案通过以时间角度对多种电力数据进行融合，利用时间点、融合电力数据和提取的各个特征矩阵生成图结构，根据图神经网络基于图结构输出的负荷分解结果进行负荷监测，提高了对电网进行负荷监测的准确度。

公开(公告)号：CN118194224A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410308134.3

申请日：2024-03-18

Applicant: 贵州电网有限责任公司 ,  南方电网能源发展研究院有限责任公司

Inventor： 黄宇 ,  张英 ,  蒲曾鑫 ,  孟杨 ,  肖艳红 ,  赵云斌 ,  丁超 ,  罗青 ,  樊磊 ,  胡厚鹏 ,  翁敏 ,  何耿生

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及一种融合气象、日历特征的非侵入式负荷监测方法及装置。所述方法包括：对于待预测功率的电力设备，获取电力设备的预测参数，预测参数包括电力设备在预设周期内的电力数据、气象数据和日历数据；将预测参数输入训练好的负荷监测模型，以得到电力设备的功率预测结果。采用本方法能够将气象和日历信息整合到负荷监测模型的输入数据的特征选取过程中，克服了现有NILM仅考虑电气数据特征的局限性，提高了深度学习模型的预测精度。

公开(公告)号：CN118094410A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410291594.X

申请日：2024-03-14

Applicant: 贵州电网有限责任公司 ,  南方电网能源发展研究院有限责任公司

Inventor： 蒲曾鑫 ,  黄宇 ,  张英 ,  罗青 ,  肖艳红 ,  孟杨 ,  赵云斌 ,  丁超 ,  翁敏 ,  樊磊 ,  胡厚鹏 ,  何耿生 ,  曾金灿

IPC: G06F18/2431 ,  G06F18/2413 ,  G06F18/22

Abstract: 本申请实施例提供了一种非侵入式负荷分类方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，涉及电力系统监测技术领域。该方法包括：获取电力系统的待测设备的待测负荷特征，以及获取电力系统的已知设备集中的每个已知设备的已知负荷特征；基于待测负荷特征和已知负荷特征，在已知设备集中筛选出多个候选已知设备，并获取各候选已知设备对应的负荷距离权重；基于负荷距离权重和负荷聚类模型，获取待测设备对应的预测负荷类别；获取待测设备与预测负荷类别的余弦相似度，在余弦相似度大于预设相似阈值的情况下，确定预测负荷类别为待测设备对应的目标负荷类别。该方法，提高了非侵入式负荷分类的准确性。