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基于设备特征多层优选和CNN⁃NLSTM模型的非侵入式负荷分解被引量：3: 2023年; 非侵入式负荷分解技术可以有效挖掘用户侧设备信息,是电网开展用户负荷互动响应的基础。针对目前非侵入式负荷分解模型适应性较差及准确率较低等问题,提出一种基于设备特征多层优选的非侵入式负荷分解模型。首先,针对设备运行特性设计自适应滑动数据窗,进而获取到更加完整的设备功率片段,同时调整网络输入输出维度;其次,通过融合浅层卷积神经网络(CNN)与两层嵌套长短时记忆网络(NLSTM)提取并加深设备特征;然后,将其输入到改进的注意力机制中,通过调配特征权重,获得最优的设备特征序列;最后,在REDD数据集上进行实验分析,通过对设备特征多层选择、加深与复用在减小训练时间的同时,显著地提升负荷分解的准确率。; 王家驹王竣平白泰张然丁熠辉杨林张姝; 关键词：卷积神经网络

用电信息采集系统运维现状分析被引量：1: 2016年; 文章以某省级电力公司的用电信息采集系统为研究对象,梳理系统运行维护工作现状,从主站运维、通信信道运维到终端运维等层面进行了客观分析,提炼出了现阶段存在的问题,并提出提高运维工作水平的建议。; 高犁张信王家驹吕镇江; 关键词：终端设备信号通道

基于多维尺度分析和改进K-means的台户关系辨识方法被引量：6: 2020年; 智能电网的快速发展对配电网侧的精细管理提出了更高的要求。然而,终端用户难以和台区管控的配电变压器准确配准,使得台区智能化管控的多个高级应用难以推进。配电网运行过程中的海量数据,尤其是电压数据的变化趋势能够反映配网的线变关系。为此,介绍了基于多维尺度分析(muti-dimensional scaling,MDS)和改进K-means的台户关系辨识方法。首先,通过MDS算法对台区变压器低压侧所采集到的电压数据进行降维处理,从而降低整体算法计算量,提高算法效率;并根据特定应用场景对K-means算法做了如下改进:包括以变压器总相数确定聚类个数、以变压器出口电压作为初始聚类中心,并用相关系数作为衡量相似度的标准,从而提升算法的整体准确性。算例分析结果表明:所提方法能够有效提升台区用户辨识的准确度,在低密度数据或问题复杂度增加的情况下依旧能够保持较高的识别精度,且效果稳定。; 王家驹万忠兵何仲潇汪佳谢智王枭; 关键词：配电网多维尺度分析降维改进K-MEANS 相关系数

用户用电信息采集系统的深化应用研究综述被引量：16: 2022年; 用电信息采集系统是能源基础数据采集、电网状态实时感知以及业务需求敏捷响应的实现载体,是“大营销”体系以及“坚强智能电网”建设过程中的重要内容。目前,用电信息采集系统“全覆盖”的建设目标基本完成,实现该系统的深化应用已成为当前首要任务。文章介绍了用电信息采集系统的组成结构,并以四川电网为例论述和分析了基于用采数据的有序用电和负荷控制、高速宽带电力线载波(High-speed Wide-band Power Line Carrier,HPLC)深化应用、配变监测、台区体检、远程开户以及远程充值优化提升等多项业务的深化应用情况,为建设新一代数字化、智能化、信息化和自动化的用电信息采集系统提供参考。; 刘晨白泰王家驹白佳灵熊思宇; 关键词：智能电网用电信息采集系统

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王家驹