基本信息:
- 专利标题： 一种基于稀疏学习的台区拓扑结构校验方法
- 申请号：CN201910100577.2 申请日：2019-01-31
- 公开(公告)号：CN109918612B 公开(公告)日：2022-11-22
- 发明人： 严华江 , 姚力 , 倪琳娜 , 周佑 , 杨思洁 , 徐玮韡 , 郑宇峰
- 申请人： 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
- 申请人地址： 浙江省杭州市余杭区云联路138号5幢; ;
- 专利权人： 国网浙江省电力有限公司营销服务中心,浙江华云信息科技有限公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人： 国网浙江省电力有限公司营销服务中心,浙江华云信息科技有限公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人地址： 浙江省杭州市余杭区云联路138号5幢; ;
- 代理机构： 浙江翔隆专利事务所
- 代理人： 王晓燕
- 主分类号： G06F17/11
- IPC分类号： G06F17/11 ; G06F17/16
摘要：
本发明公开了一种基于稀疏学习的台区拓扑结构校验方法，涉及一种电力运维领域。目前，利用海量的电力数据来进行台区用户拓扑纠错的方法中，不同时刻的用户用电量数据取的越多，估计的结果通常也会更加准确，但大量数据的计算往往需要更多的时间。本技术方案基于用电信息系统采集的台区用户的用电量数据，构建了台区用电量的参数化模型，提出了稀疏的自适应参数估计方法，辨识出表征台区用户拓扑的模型参数，并进一步利用阈值检验识别出台户拓扑结构统计错误的用户。本技术方案具有较高的查准率、查全率、较快的收敛速度，可以在线地根据用户用电量数据进行计算，能够实时捕捉网络拓扑的变化情况，节省了大量的人工上门排查的成本。
公开/授权文献:
- CN109918612A 一种基于稀疏学习的台区拓扑结构校验方法 公开/授权日：2019-06-21