国网北京市电力公司;国家电网有限公司王海云获国家专利权
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龙图腾网获悉国网北京市电力公司;国家电网有限公司申请的专利新能源接入电网线损异常数据的辨识方法及其装置获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN115758197B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202211296559.4,技术领域涉及:G06F18/2337;该发明授权新能源接入电网线损异常数据的辨识方法及其装置是由王海云;杨莉萍;王方雨;于希娟;师恩洁;张再驰;陈茜;张雨璇;汪伟;姚艺迪;徐鹏;白晓昆设计研发完成,并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本新能源接入电网线损异常数据的辨识方法及其装置在说明书摘要公布了:本发明公开了一种新能源接入电网线损异常数据的辨识方法及其装置。该方法包括:获取原始统计线损数据序列;将原始统计线损数据序列聚类,得到多个线损数据类簇;计算多个线损数据类簇中每个线损数据类簇的异常数据特征指标;将线损数据类簇的异常数据特征指标输入预设模型进行分析,得到与线损数据类簇的异常数据特征指标对应的原始线损数据序列中异常数据的位置,预设模型为通过多组数据训练得到的,多组数据中的每组数据均包括:样本统计线损数据序列的异常数据特征指标以及用于标识与样本统计线损数据序列的异常数据特征指标所对应的样本统计线损数据序列中异常数据的位置的标签。上述方法有助于定位异常数据位置,提高统计线损数据利用率。
本发明授权新能源接入电网线损异常数据的辨识方法及其装置在权利要求书中公布了:1.一种新能源接入电网线损异常数据的辨识方法,其特征在于,包括: 获取原始统计线损数据序列; 将所述原始统计线损数据序列聚类,得到多个线损数据类簇; 计算所述多个线损数据类簇中每个线损数据类簇的异常数据特征指标; 将所述线损数据类簇的异常数据特征指标输入预设模型进行分析,得到与所述线损数据类簇的异常数据特征指标对应的所述原始统计线损数据序列中异常数据的位置,其中,所述预设模型为通过多组数据训练得到的,所述多组数据中的每组数据均包括:样本统计线损数据序列的异常数据特征指标以及用于标识与所述样本统计线损数据序列的异常数据特征指标所对应的所述样本统计线损数据序列中异常数据的位置的标签, 所述计算所述多个线损数据类簇中每个线损数据类簇的异常数据特征指标,包括:对所述每个线损数据类簇进行模态分解,得到波动分量数据序列,所述波动分量数据序列包括多个波动分量数据点;采用ARIMA模型对所述波动分量数据序列进行自回归分析,得到与所述多个波动分量数据点对应的多个回归曲线;从所述多个回归曲线中确定第一回归曲线,其中,所述多个回归曲线中除所述第一回归曲线之外的多个回归曲线为第二回归曲线,所述第一回归曲线与所述多个第二回归曲线的差异度大于预设阈值,且所述多个第二回归曲线中的任意两个第二回归曲线的差异度小于或等于所述预设阈值;根据所述第一回归曲线与所述多个第二回归曲线的差异度,得到局部离群因子特征指标,其中,所述局部离群因子特征指标作为所述波动分量数据序列的异常数据特征指标; 或者,所述计算所述多个线损数据类簇中每个线损数据类簇的异常数据特征指标,包括:确定所述每个线损数据类簇中原始统计线损数据的基准分量异常数据程度;根据所述基准分量异常数据程度,得到分布稳定因子特征指标,其中,所述分布稳定因子特征指标作为所述原始统计线损数据中基准分量数据的异常数据特征指标; 或者,所述计算所述多个线损数据类簇中每个线损数据类簇的异常数据特征指标,包括:对所述每个线损数据类簇进行模态分解,得到周期分量数据序列,所述周期分量数据序列包括多个周期分量数据点;将所述多个周期分量数据点排列成周期模态矩阵;对所述周期模态矩阵进行奇异值分解,得到奇异值;基于所述奇异值,确定所述周期模态矩阵的矩阵低秩程度;根据所述矩阵低秩程度,得到低秩因子特征指标,其中,所述低秩因子特征指标作为所述周期分量数据序列的异常数据特征指标; 或者,所述计算所述多个线损数据类簇中每个线损数据类簇的异常数据特征指标,包括:对所述每个线损数据类簇进行模态分解,得到统计线损不确定分量数据序列;获取与所述原始统计线损数据序列对应的理论线损数据序列;对所述理论线损数据序列进行模态分解,得到理论线损不确定分量数据序列;根据所述统计线损不确定分量数据序列和所述理论线损不确定分量数据序列,计算得到差异矩阵;对所述差异矩阵进行编秩,得到所述差异矩阵的正秩和和负秩和;根据所述正秩和和所述负秩和的差异度,得到秩和因子特征指标,所述秩和因子特征指标作为所述统计线损不确定分量数据序列的异常数据特征指标。
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