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[发明专利]一种基于细粒度用能数据的群租房识别方法-CN202111034155.3有效
发明人：黄艺璇;杨世海;栾开宁;周赣;黄奇峰;陈铭明;刘恬畅;方凯杰;程含渺;曹晓冬;李志新;孔月萍;吴亦贝;苏慧玲;陆婋泉;陈宇沁;李波;储娜娜;张娅楠 -专利权人：国网江苏省电力有限公司营销服务中心;国网江苏省电力有限公司;东南大学
申请日： 2021-09-03 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于细粒度用能数据的群租房识别方法，包括：步骤1：综合居民用户的电器功能、使用数量、使用频率情况，对电器进行层级细分，并选取用于群租房识别的细分电器；步骤2：采集步骤1所选细分电器的细粒度用能数据并进行预处理；步骤3：提取居民用户的用电行为特征，包括用电量特性、变动特性、波动特性；步骤4：采用CRITIC权重法，配置步骤3所提取用电行为特征的特征指标权重；步骤5：基于用电行为特征值及其权重，采用基于SOM神经网络的聚类算法，分析聚类结果中各簇的用电行为特征量，识别疑似群租房用户与正常居民用户。本发明可为甄别与打击群租房现象提供助力，有助力提高居民用电和居住安全。
一种基于细粒度数据租房识别方法

[发明专利]一种规则池生成方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210376812.0在审
发明人：林建明;储娜娜 -专利权人：深圳无域科技技术有限公司
申请日： 2022-04-11 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06F16/2455 文献下载
摘要：本发明实施例涉及一种规则池生成方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取第一样本集；调用第一预设算法库，以根据第一样本集构建第一样本集对应的第一规则池，第一预设算法库中的每个第一预设算法用于构建单变量规则；调用第二预设算法库，以根据第一样本集构建第一样本集对应的第二规则池，第二预设算法库中的每个第二预设算法用于构建多变量规则；融合第一规则池和第二规则池，得到第一样本集对应的目标规则池。由此，本发明提高了规则池构建的效率，并且不依赖于业务经验和专家经验，使得所构建的规则池更为全面。
一种规则生成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于改进半监督技术的电力居民用户画像建立方法-CN202210200201.0在审
发明人： 储娜娜;张娅楠;华济民 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-03-02 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开基于改进半监督技术的电力居民用户画像建立方法，画像建立方法包括：获取部分电力居民用户的个人信息，并通过非介入式电表获取居民用户的细粒度用电数据。进行数据清洗与处理后形成多维用电标签体系，并基于细粒度用电数据提取各电力用户的用电特征量。针对每个家庭属性特征分别生成一个多分类TSVM半监督分类器，并通过改进SFSE算法对用电特征进行特征选择，以确定用电行为特征与家庭属性特征之间的映射关系。然后通过已训练的分类器通过用电数据对无家庭属性标签的用户进行识别，最终形成完整的电力用户三级标签画像体系。本发明画像建立方法有助于电力企业全面了解电力用户，实现电力用户精细化管理。
基于改进监督技术电力居民用户画像建立方法

[发明专利]一种考虑动态过程的负荷聚合商需求响应评估方法-CN202111123176.2在审
发明人：崔高颖;邵雪松;陈霄;张娅楠;储娜娜;徐超群 -专利权人：国网江苏省电力有限公司营销服务中心;东南大学;国网江苏省电力有限公司
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本申请公开了一种考虑动态过程的负荷聚合商需求响应评估方法，包括：构建静动态结合的有效响应负荷模型，包括有效静态响应负荷子模型和有效动态响应负荷子模型；计算有效静态响应负荷、有效动态响应负荷；采用双轨制评估方法得到用户静态响应、动态响应的评价得分；负荷聚合商与用户两部制需求响应结算，得到负荷聚合商与用户需求响应补贴。本发明更加关注每个用户的动态响应品质，从静、动态两个维度全面、合理反映用户的需求响应实施效果，同时在保证各个用户利益不受损前提下，给予了优质用户奖励，实现激励的精准定位，以促进需求响应项目的健康、常态化发展。
一种考虑动态过程负荷聚合需求响应评估方法

[发明专利]一种基于集成学习的低压台区理论线损计算方法-CN202111037192.X在审
发明人：华济民;储娜娜;郑逸凡;周明 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-09-06 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于集成学习的低压台区理论线损计算方法，包括如下步骤：从多源生数据中计算线损相关因子，并基于XGBoost进行因子贡献度评价，形成理论线损多维度影响因子集；利用网格搜索法对多机器学习模型进行超参数寻优，得到基学习器集与元学习器集；以基学习器集中的全部模型和元学习器集中的各模型分别作为第一、二层训练模型进行循环优选，构建集成学习框架下的低压台区理论线损计算的最优模型；基于测试集的计算结果进行模型的性能评估。本发明基于XGBoost进行理论线损影响因子贡献度评价，提高了理论线损与相关影响因子之间关联的可解释性；其次通过模型融合的方式有效提升了理论线损的计算精度，弥补了传统单一模型的不足。
一种基于集成学习压台理论计算方法

[发明专利]一种基于XGBoost的电子式互感器量测误差状态评估方法及装置-CN202110615294.9在审
发明人：刘西昂;储娜娜;张娅楠;李志 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-06-02 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及量测技术领域，具体的是一种基于XGBoost的电子式互感器量测误差状态评估方法及装置，方法包括以下步骤：获取输入特征数据集和电子式互感器真实的比差、角差数据；对输入数据做Min‑max数据标准化处理；根据输入特征变量数据集，产品特征数据和环境特征数据，训练基于XGBoost的电子式互感器量测误差状态评估模型；向模型输入特征数据，得到电子式互感器预测的比差和角差；构建基于电子式互感器角差和比差的量测误差等级体系；确定电子式互感器的量测误差等级。装置包括电子式互感器量测误差状态评估模型训练模块和电子式互感器量测误差等级体系模块，解决了在运电子式互感器误差状态评估的问题，评估电子式互感器测量数据用于工程的可靠性及风险。
一种基于 xgboost 电子互感器量误差状态评估方法装置