[发明专利]基于多层正则化极限学习机的用电行为检测方法及系统有效
申请号: | 202210536401.3 | 申请日: | 2022-05-18 |
公开(公告)号: | CN114638555B | 公开(公告)日: | 2022-09-16 |
发明(设计)人: | 黄山;王虎;詹韬;刘秋林;宁涛;詹文斌;朱云鹏;户艳琴;彭湃;刘念;李承霖;傅皆恺;黄天翔;张延;石德文;胡志强;范志夫 | 申请(专利权)人: | 国网江西综合能源服务有限公司;国家电网有限公司;华北电力大学 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06N3/08;G06K9/62;G06F16/215;G06Q50/06 |
代理公司: | 南昌贤达专利代理事务所(普通合伙) 36136 | 代理人: | 金一娴 |
地址: | 330000 江西省南昌市临空经济区*** | 国省代码: | 江西;36 |
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摘要: | 本发明公开一种基于多层正则化极限学习机的用电行为检测方法及系统,方法包括:获取配电网系统电力用户的原始用电数据,并基于所述原始用电数据对预设的多层正则化极限学习机进行训练,使得到多层极限学习机检测模型;基于新型自适应状态转移算法对所述多层极限学习机检测模型进行网络参数寻优,使输出最优网络结构参数;将在线检测数据输入至基于所述最优网络结构参数建立的多层极限学习机检测模型中,使输出用电异常用户。根据新型自适应状态转移算法对多层正则化极限学习机检测模型的网络结构参数进行调优,对状态转移算法的变换因子进行了调整,使其具有非线性自适应特性,从而使得多层正则化极限学习机网络结构参数寻优过程简单易行。 | ||
搜索关键词: | 基于 多层 正则 极限 学习机 用电 行为 检测 方法 系统 | ||
【主权项】:
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
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