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公开(公告)号：CN118606757A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410724312.0
申请日：2024-06-05
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N20/20 , G06F18/20
Abstract: 本发明公开了一种融合重采样与Stacking集成学习的窃电检测方法，包括以下步骤：配电网中高级量测设备量测每一居民用户的实际用电信息，捕捉用电特征；针对正常用户用电数据和窃电用户用电数据采取不同的采样方法进行处理，避免因为不平衡数据对分类结果造成的偏倚性；在选择基学习器时，本发明提出一种基学习器选择方法，即PLSS基学习器遴选方法，构建反窃电预警模型；在窃电稽查工作中，将居民用户数据处理后输入模型，完成窃电用户检测，有效减少了供电公司的经济损失和人力资源耗费。
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公开(公告)号：CN118626907A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410724564.3
申请日：2024-06-05
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N20/20 , G06F18/21 , G06F18/20
Abstract: 本发明公开了一种基于Blending集成学习的窃电检测识别方法，包括以下步骤：利用采样设备实时获取用户的用电量数据；采用ADASYN采样方法处理类别不平衡的用电数据；通过初级学习器进行遴选，选择最佳初级学习器组合，通过元学习器性能上的比较选择表现最优的元学习器融合不同初级学习器的优势，构建Blending集成学习模型；基于Blending集成学习模型基于历史数据对每一个台区未来一天的用电量进行短期预测；针对RSPE超过阈值的窃电嫌疑台区进行重点核查；将窃电可疑台区后连接的所有用户暂时全部确定为可疑用户，将处理后的数据作为模型的输入，通过构建的Blending集成学习模型完成窃电用户检测识别；该方法可以结合台区窃电检测和用户窃电检测台区来提高检测的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN119106983A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411123329.7
申请日：2024-08-15
Applicant: 三峡大学
Inventor： 方杰
IPC: G06Q10/067 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 一种考虑储能系统的SOP选址定容规划方法，包括以下步骤：步骤1:通过检测技术获取配电网中新能源分布式电源和负载的数据；步骤2:根据步骤1获取的分布式电源和负载的数据对储能系统进行精细化建模和SOP的运行约束建模；储能系统的精细化建模包括储能系统运行约束建模、储能系统经济成本建模；步骤3:将步骤1得到的数据和步骤2得到的储能系统运行约束模型与SOP运行约束模型的有功无功功率，一起列入配电网节点的有功无功平衡约束条件中；步骤4:在满足步骤2和步骤3约束条件下，计算规划成本；以规划成本最小为目标函数进行规划，得到SOP的选址定容方案；步骤5:计算支路负荷裕度和供需平衡灵活性指标，并通过计算两者之差来衡量配电网运行灵活性。
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公开(公告)号：CN119093443A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411123331.4
申请日：2024-08-15
Applicant: 三峡大学
Inventor： 方杰
Abstract: 一种考虑电动汽车可调度潜力的SOP选址定容规划方法，包括以下步骤：Step1：通过检测技术获取配电网中新能源分布式电源发电和负荷用电的数据；Step2：评估电动汽车可调度潜力，然后根据Step1中得到的实际检测数据来计算充电站的充放电功率变化和容量变化上下限；tep3：构建SOP运行约束；然后将SOP运行约束、Step1中测得的数据和Step2中计算得到的充电站充放电功率变化和容量变化上下限约束一起列入配电网节点的有功无功平衡约束条件中；Step4：在满足Step2和Step3的约束条件下，计算规划成本，并找到使成本最小的SOP规划方案。发明充分考虑了电动汽车的可调度潜力及其对配电网灵活性的提升，解决了传统方法在成本和灵活性上的不足，使得配电网在可靠性方面得到了显著改善。
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