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公开(公告)号：CN117092581A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310990071.X
申请日：2023-08-08
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山西省电力公司营销服务中心
IPC: G01R35/04 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于段一致性判别自编码器电能表异常检测方法及装置。其中，方法包括：获取待测电能表历史检测的多变量长时间序列数据；对多变量长时间序列数据进行归一化处理，划分预设窗口长度的多个时间窗口数据；将多个时间窗口数据输入至预先训练的异常检测模型中，输出每个时间窗口数据对应的重构数据，其中异常检测模型采用段一致性判别自编码器；根据每个时间窗口数据的重构数据以及原始数据确定该时间窗口数据每个时间点的异常分数，并根据异常分数，确定待测电能表每个时间点的异常程度。
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公开(公告)号：CN114722947A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210383775.6
申请日：2022-04-12
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提出了一种基于近邻搜索分簇的电力调度监控数据异常检测方法，包括：将带正异常标签的电力调度监控历史数据作为训练数据集输入，通过计算样本之间的欧氏距离寻找异常样本在特征空间中的k个近邻；通过异常样本的近邻标签确定该样本是否为噪声或属于某个异常样本簇，并在该样本近邻中依次迭代搜索直到不再找到更多的属于该簇的异常样本；对分簇后的数据过滤噪声并计算每个簇中需要生成的异常样本数量，据此利用SMOTE线性插值在各个簇内合成新样本以平衡数据集；使用平衡后的数据集训练随机森林模型，以检测电力调度监控数据中的异常样本。本发明实施例提供的技术方案，能够提升电力调度监控数据异常检测的准确率。
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公开(公告)号：CN113128913A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110529495.7
申请日：2021-05-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提出了一种基于反转信息熵动态集成的电力调度监控数据异常检测方法，包括：将电力调度监控历史数据划分为训练集和验证集，使用训练集训练一定数量的基分类器，基分类器的输出为输入数据属于正常类的概率；使用异常类标记方法将验证集中一部分历史数据标记为异常类；使用KNN算法从验证集中选择与待检测数据欧式距离较小的历史数据作为验证子集；使用基于反转信息熵的基分类器评价方法计算基分类器在验证子集中数据上的得分；使用基于无参数统计学假设检验的基分类器选择方法根据得分选择基分类器，平均所选基分类器的输出作为待检测数据的检测结果。本发明实施例提供的技术方案，能够降低电力调度监控数据异常检测的漏报率。
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公开(公告)号：CN119830137A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510046319.6
申请日：2025-01-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06N3/0985 , G01R35/04
Abstract: 本发明实施例提出了一种基于元学习的智能电表故障分类方法，包括：将智能电表不同类别下的故障历史数据作为输入数据集，划分得到多个二类数据集；针对每个二类数据集，构建基于元学习策略的不平衡分类模型，从二类数据集中采样构造子任务并利用元学习策略训练元分类器；基于贝叶斯不平衡影响指数对每个二类数据集进行边界增强；基于边界增强的二类数据集对元分类器进行微调得到最终的二类分类器；根据每个二类数据集下的分类结果，通过硬投票得到其故障类别；在实际智能电表故障数据集中的实验结果证明了所提发明相比于其他故障分类方法的效果更好，在绝大多数二类数据集上均取得了最好的结果，有更好的普适性。
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公开(公告)号：CN114722940B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202210363323.1
申请日：2022-04-07
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/2413
Abstract: 本发明实施例提出了一种基于近邻样本对构造的智能电表故障分类方法，包括：将智能电表不同类别下的故障历史数据作为输入数据集，划分得到多个二类数据集；针对每个二类数据集，将每个样本作为目标样本，从其近邻样本池中进行多次随机采样，获得等量的多个同类和异类对照样本组，分别与目标样本组合后得到多个近邻样本对，作为后续分类任务中的正样本或负样本；基于平衡的近邻样本对数据集，构建基于对比学习的模式判别网络用于目标样本与对照样本组的标签匹配任务；对于给定测试样本，任意组合与其对应的不同类别的对照样本组得到大量近邻样本对，经结果集成和逆向推理得到分类器在每个二类数据集下的判别结果，通过软投票得到其故障类别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115099306B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202210569747.3
申请日：2022-05-24
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/2413 , G06F18/214 , G06F18/23
Abstract: 本发明实施例提出了一种基于多标签置信度比较的智能电表故障分类方法，包括：对智能电表不同故障类别下的历史数据进行划分，得到多个二类数据集，作为输入数据；遍历各二类数据集中的每个样本，将其作为目标样本并在该样本的近邻样本池中进行多次随机采样，构成多个差异化的目标‑近邻样本对；基于由大量目标‑近邻样本对组成的扩充后的新数据集，构建多标签信任判别网络在目标‑近邻样本对内开展目标样本与对照样本组之间的多标签置信度比较；在测试阶段，对于任一待测样本，任意组合其多个不同的对照样本组得到该测试样本的多个目标‑近邻样本对，集成各组预测结果进行反向推理得到在每个二类数据集下的判别结果，通过软投票得到故障类别。
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公开(公告)号：CN114399407B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202210147086.5
申请日：2022-02-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06Q50/06 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06N3/088
Abstract: 本发明实施例提出了一种基于动静态选择集成的电力调度监控数据异常检测方法，包括：使用电力调度监控历史数据训练一定数量的基检测器；使用孤立森林剔除性能较差的基检测器；使用平均值法根据剩余基检测器的输出生成历史数据的假真值，并分别将假真值和基检测器的输出转换为二类标签；剔除假真值过小的历史数据，并提取基检测器在剩余历史数据上的元特征和元标签；通过元特征和元标签训练随机森林；提取基检测器在待检测数据上的元特征，将其输入随机森林，根据随机森林的输出选择基检测器，取所选基检测器的输出的最大值作为待检测数据的检测结果。本发明实施例提供的技术方案，能够提升电力调度监控数据异常检测的准确率。
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公开(公告)号：CN117314680A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311259312.X
申请日：2023-09-27
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提出了基于双路自编码器的电力调度监控数据异常检测方法，包括：将电力调度监控历史数据分解为趋势项、剩余项和离散量；构建趋势项自编码器重构趋势项和离散量，计算趋势项和离散量的重构误差；构建剩余项自编码器重构剩余项，计算剩余项的重构误差；结合趋势项、剩余项和离散量的重构误差计算模型的损失，将损失作为优化目标对模型进行训练；将待检测的电力调度监控数据同样进行分解，通过模型计算趋势项、剩余项和离散量的重构误差；结合趋势项、剩余项和离散量的重构误差计算输入数据的异常分数，据此判定输入的电力调度监控数据是否为异常。本发明实施例提供的技术方案，能够提升电力调度监控数据异常检测的准确率。
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公开(公告)号：CN113608968A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110967252.1
申请日：2021-08-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F11/30
Abstract: 本发明实施例提出了一种基于密度距离综合决策的电力调度监控数据异常检测方法，包括：将电力调度监控历史数据作为输入数据集，通过局部可达距离与核密度估计来计算样本的局部密度；使用自然对数函数作为缩放函数，计算每个样本与其近邻的密度比；通过欧式距离找到每个样本密度比自身大的近邻，计算密度提升距离；将局部密度比与密度提升距离标准化后计算乘积，得到最终的异常分数，并判定数据中的异常样本。本发明实施例提供的技术方案，能够提升电力调度监控数据异常检测的准确率。
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公开(公告)号：CN113112188A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110529491.9
申请日：2021-05-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提出了一种基于预筛选动态集成的电力调度监控数据异常检测方法，包括：使用电力调度监控历史数据训练一定数量的基检测器；使用孤立森林方法对全部基检测器进行预筛选，筛选掉性能较差的基检测器；使用集成式KNN算法从历史数据中选择与待检测数据欧式距离较小的历史数据作为验证子集；使用最大值法根据筛选后剩余的基检测器在验证子集上的输出生成验证子集的假真值，计算基检测器在验证子集上的输出与假真值的皮尔逊相关系数；使用基于直方图的基检测器选择方法根据皮尔逊相关系数选择基检测器，平均所选基检测器的输出作为待检测数据的检测结果。本发明实施例提供的技术方案，能够提升电力调度监控数据异常检测的准确率。
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