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题名基于宽带载波技术的集抄系统中传输延时预测方法
被引量：8
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作者
刘宣
刘志康
徐啸飞
刘颖
郑国权
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机构
中国电力科学研究院
南京新联电子股份有限公司
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2018年第6期79-81,86,共4页
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基金
国家电网公司科技项目资助项目(JLB17201600099)~~
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文摘
宽带载波通信技术在用电信息采集系统中的应用越来越多,抄表是宽带载波通信在我国电网中的一项典型应用。然而目前宽带载波通信产品之间兼容性差、缺乏统一的通信标准和协议,导致在使用宽带载波通信产品时很难评价各类产品的优劣。抄表的平均传输延时是评价宽带载波抄表的一项重要指标,较低的传输延时意味着稳定的网络结构、快速的抄表响应和高效的数据传输等,提高用电信息系统中数据采集效率。为了合理评价集抄产品的性能,提出一种宽带载波抄表传输延时的预测方法,利用多元线性回归方法根据采样时间和网络拓扑结构对抄表的平均传输延时进行预测。实验结果验证了该预测方法的可行性和有效性。
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关键词
宽带载波通信
平均传输延时
集抄系统
数据采集
网络拓扑
多元线性回归方法
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Keywords
wideband carrier communication
average transmission delay
centralized meter reading system
data acquisition
network topology
multiple linear regression
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分类号
TN913.634
[电子电信—通信与信息系统]
TP321.11
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于逻辑回归的增量式异常用电行为检测方法
被引量：26
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作者
张小秋
周超
徐晴
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机构
国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
南京新联电子股份有限公司
国家电网公司电能计量重点实验室
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第29期144-149,共6页
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基金
国家电网公司科技项目(5210EF18000G)资助
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文摘
用户异常用电行为的检测是电力公司需要重点解决的问题。目前异常用电检测通常采用数据分析的方法,主要包括聚类和分类两种,在处理固定数据集时校测准确率和效率均较高。但是此类方法在处理增量数据时,每次数据增量更新时均需要将增量数据与原始数据合并后重新建模才能获得新的检测模型,而用户的用电数据是频繁更新的且最新的数据更能体现出用户的用电习惯,因此在异常用电行为检测时必须考虑增量数据,而现有检测方法在进行增量式异常用电行为检测时效率很低。为解决数据增量式更新的情况下异常用电行为检测方法性能低下的问题,提出了一种基于逻辑回归的增量式异常用电行为检测方法,仅需对增量数据进行建模即可得到面向全局数据集的检测模型,无需对全局数据进行重新建模,提高检测算法的执行效率。当用户电量数据产生增量时,仅需对增量数据构建检测模型,再与原始数据的检测模型相结合,即可得到基于全部数据的检测模型。实验结果表明,该方法在保证检测结果准确性的同时,极大地提高了算法执行效率,且对计算和存储资源的需求较低。
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关键词
逻辑回归
异常检测
增量式检测
用电行为
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Keywords
logistic regression
abnormal detection
incremental detection
electricity consumption behavior
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分类号
TM743
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于总体测辨和人工神经网络的负荷建模及预测方法
被引量：20
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作者
邹京希
曹敏
董立军
陈培培
包宇庆
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机构
云南电网有限责任公司电力科学研究院
南京新联电子股份有限公司
南京师范大学南瑞电气与自动化学院
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出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2018年第8期108-112,共5页
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文摘
为提高短期负荷预测精度,提出一种基于总体测辨和人工神经网络的负荷建模及预测方法。通过总体测辨对电力负荷的影响因素进行筛选,得到电力负荷的主要影响因素;然后根据筛选得到的主要影响因素作为输入量建立基于径向基函数神经网络的负荷预测模型,并通过仿真对预测模型进行了验证。仿真结果表明,相比于不采用总体测辨进行影响因素筛选的负荷预测方法,本文方法的平均预测精度提高了2.5%,从而能够有效提高负荷预测精度。
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关键词
负荷预测
总体测辨法
人工神经网络
仿真
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Keywords
load forecasting
measurement-based method
artificial neural network(ANN)
simulation
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于数据时空相关性的智能台区识别技术
被引量：34
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作者
阿辽沙.叶
顾君
张小秋
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机构
中国电力科学研究院
南京新联电子股份有限公司
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2018年第4期30-33,共4页
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基金
国家电网公司科技项目资助项目(JLB17201600099)~~
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文摘
在用电信息采集系统中经常因各种原因导致台区档案的不精确,人工识别台区的方法耗时费力且人工成本很高,而专用设备识别方法的设备成本很高,同时也增加了电力人员的工作量。为了解决上述问题,通过分析发现同一台区电能采集设备的电压数据存在时间和空间相关性,在此基础上采用数据挖掘中的分类方法将每个台区的采集设备划分为一类,通过计算待识别的采集设备归属于各个分类的概率判断其台区归属关系。该方法既能保证识别效率又能减少设备成本和人员工作量。仿真结果表明该方法具有较高的识别精度。
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关键词
用电信息采集系统
电能采集设备
时间相关性
空间相关性
台区识别
分类
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Keywords
electricity information acquisition system
power acquisition device
temporal correlation
spatial correlation
transformer room recognition
classification
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分类号
TN911.34
[电子电信—通信与信息系统]
TP321.11
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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