国网浙江省电力有限公司丽水供电公司

本发明公开了一种基于微观电能模型的能效优化方法及系统，应用于工业能效优化技术领域，方法包括获取异构运行数据和工艺拓扑数据；对工艺拓扑数据进行跨模态语义解析处理，得到生产因果图谱；对异构运行数据和所述工艺拓扑数据进行处理，得到设备拓扑邻接矩阵；对异构运行数据进行处理，得到电能消耗权重；对生产因果图谱、电能消耗权重和设备拓扑邻接矩阵进行处理，得到因果特征向量；对得到的预测残差进行逆向梯度分解，将得到的因果关联矩阵进行协议映射为控制参数，执行控制参数。本发明提供的方法，能够解决通用模型难融工艺知识、工况漂移致预测残差大、无法精准量化因果权重及残差难转控制参数的问题。

本发明涉及用电数据检测技术领域，提供了一种异常用电行为的识别方法及系统。实现方案为：获取待识别对象的用电行为对应的样本数据，基于各个第一样本特征和特征标签之间的相关性和共线性，对各个第一样本特征进行动态筛选，得到第二样本特征；通过自适应决策树模型，对第二样本特征中的特征向量进行窃电概率预测，得到待识别对象的目标窃电概率；通过自适应时频融合预测模型，对第二样本特征中的特征序列进行异常预测，得到待识别对象的异常用电得分；基于动态概率阈值，对待识别对象的目标窃电概率和异常用电得分进行异常判定，得到待识别对象的异常用电识别结果。本发明实施例可以提高识别效率和精度。