(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111220448.0 (22)申请日 2021.10.20 (71)申请人 国网江苏省电力有限公司南京供电 分公司 地址 210019 江苏省南京市 建邺区奥体大 街1号 申请人 河海大学　 国网江苏省电力有限公司 　 南京南瑞信息通信科技有限公司 (72)发明人 马洲俊　朱红　许洪华　王春宁　 黄伟　牛军伟　陈逸如　侯先伟　 孙国强　臧海祥　施健　魏训虎　 冯隆基　 (74)专利代理 机构 南京天翼专利代理有限责任 公司 321 12 代理人 奚铭(51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 111/08(2020.01) (54)发明名称 一种基于电量和电压信息融合的户变关系 辨识方法 (57)摘要 一种基于电量和电压信息融合的户变关系 辨识方法， 基于热重启随机梯度下降和一类支持 向量机信息融合， 包括以下步骤： (1)构建台区用 电量参数化模型； (2)利用随机梯度迭代和学习 率自调整方法求全局最优解， 进行初步辨识； (3) 利用滑动时间窗多次判断得到初步户变识别结 果； (4)基于初步识别结果， 由户变关系正常用户 的电压数据构成训练样本； (5)利用一类支持向 量机， 学习 台区户变关系正常用户的电压特征， 构建户变关系识别模型， 实现对低压台区户变关 系的正确辨识。 本发明能够 有效识别出户变关系 档案错误用户， 查全率和查准率都有较大提升， 节约排查 成本， 实现了基于台区不同特征信息融 合的综合判断方法， 与单一特征信息判断方法相 比较， 识别结果更稳定和可靠 。 权利要求书3页 说明书6页 附图2页 CN 114021430 A 2022.02.08 CN 114021430 A 1.一种基于电量和电压信息 融合的户变关系辨识方法， 其特征是基于热重启随机梯度 下降和一类支持向量机信息融合， 包括以下步骤： (1)根据台区总表电量和用户电量守恒， 构建台区用电量 参数化模型； (2)利用随机梯度迭代和学习率自调整方法建立台区用电量参数化模型的全局最优解 的求解过程， 对用户与台区的隶属关系进行初步 辨识； (3)采用基于滑动时间窗的多次判断方法， 将台区历史数据划分为多个具有不同起始 日期的时间窗， 基于步骤(1)(2)进行多次求解， 将多次求解结果取并集， 得到户变隶属关 系， 即初步户变识别结果； (4)基于初步识别结果， 由户变关系正常用户的电压数据构成训练样本； (5)用一类支持向量机的方法， 学习台区户变关系正常用户的电压特征， 构建户变关系 识别模型， 对台区当前档案中的所有用户进行户变识别， 得到其中户变关系档案错误的用 户， 实现对台区户变关系的正确辨识。 2.根据权利要求1所述的一种基于电量和电压信息融合的户变关系辨识方法， 其特征 是构建台区用电量参数化模型时， 台区运行数据包括： 台区内所有用户的日用电量和电压 读数， 以及台区内供电变压器日用电量和电压读数， 参数化模型 的目标为台区内台区总用 电量减去用户用电之和的平方最小， 计算公式如下： 式中， yt表示的是关口表第t小时的电量， t＝1,2,...,T， T表示总小时数， Xt表示的是第 t天n个用户构成的用电量矩阵， Cs表示的是第s次迭代所对应的电量系数矩阵。 3.根据权利要求2所述的一种基于电量和电压信息融合的户变关系辨识方法， 其特征 是参数化模型中， 用电量数据为累积量， 反映户变的逻辑加和关系， 根据能量守恒定律， 建 立关口表用电量和各用户用电量之间的关系模型， 如下， 式中， n表示该台区待输入的用户数， yt表示的是关口表第t小时的电量， xit表示的是第 i个用户第t小时的用电量， i＝1,2,...,n， ai表示该用户档案是否属于所在台区， 当ai为1 时， 表示第i个用户档案归属于此台区， 当ai为0时， 表示的是该用户档案不属于该 台区， μ表 示的是该台区的线损； 在同一台区里， 总线损在计算时分摊 到各用户中， 如式(2): 式中， 总线损由n个用户的分线损组成， 各个用户的分线损与其用电量相关， bi为线损系 数， 表示该用户分线损在用电量中的占比； 用ci＝ai+bi简化用电量系数， 电量守恒模型式(1)简写成式(3)： 由式(3)， 建立户变关系逻辑方程组， 即台区用电量 参数化模型， 如下：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114021430 A 2Y＝XC                                (4) Y＝[y1,y2,y3,…,yn]                          (5) C＝[c1,c2,c3,…,cn]                          (6) 式中， Y表示的是该台区关口总表T天的用电量数据， C表示的是待求解的用电量系数， X 表示的是该台区T天 内n个用户的用电量， 每行代表一个用户在T天 内的用电量， 每列 代表第 t天各个用户的用电量。 4.根据权利要求1所述的一种基于电量和电压信息融合的户变关系辨识方法， 其特征 是步骤(2)中， 基于能量守恒原理求 解台区用电量 参数化模型： 1.1)输入电量数据， 将求 解参数初始化； 输入待分析台区变压器总表和n个用户共T天的日用电量数据， 总表的用电量数据构 成 T*1的台区总表电量矩阵Y， 用户的用电量数据构成T*n的用户电量矩阵X； 初始化用户电量系数C为n*1的全1向量， 即初始状态默认待分析用户都为户变档案正 确用户， 得到初始化的台区用电量 参数化模型Y＝XC； 1.2)利用热重启随机梯度下降求解台区用电量参数化模型， 设置求解参数： 单次迭代 次数设置为K＝1*10^5， 热重启循环求 解次数设置为R＝3； 1.3)计算第s次迭代的方程组代价 函数E， 即Y＝XC的误差平方和， 其计算公式为： 式中， Xt表示的是第t天n个用户构成的用电量矩阵， Cs表示的是第s次迭代所对应的电 量系数矩阵， s∈[1,K]； 求代价函数E关于用户用电量系数Cs的梯度 δ， 求 导公式如下： 根据当前的迭代步长和梯度方向更新用电量的系数如式(10)： 热重启结合 余弦退火的学习率调整如式(1 1)： 式中， j表示的是迭代次数， ηmax表示的是学习率调整过程中的上限， ηmin表示的是学习 率调整过程中的下限， Tcur表示每次重启开始到结束这一区间学习率的迭代次数,Ts表示的 是重启周期； 在每次循环结束后对C进行规约， 规约后的值作为C下一迭代循环的初值， 规约公式为：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114021430 A 3