[发明专利]台区识别方法及装置、存储介质、终端在审
| 申请号: | 202210812196.9 | 申请日: | 2022-07-12 |
| 公开(公告)号: | CN115207905A | 公开(公告)日: | 2022-10-18 |
| 发明(设计)人: | 苏宇;谢广成;胡可;成涛;舒永生;邹波;程瑛颖;骆凯波;王思韡;曾妍;陈文礼;何珉;杨芾藜;刘型志;王蕊 | 申请(专利权)人: | 国网重庆市电力公司营销服务中心;国家电网有限公司 |
| 主分类号: | H02J3/00 | 分类号: | H02J3/00;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京中强智尚知识产权代理有限公司 11448 | 代理人: | 贾依娇 |
| 地址: | 401120 重庆*** | 国省代码: | 重庆;50 |
| 权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 识别 方法 装置 存储 介质 终端 | ||
1.一种台区识别方法,其特征在于,包括:
获取候选集中器的第一特征序列及目标计量设备的第二特征序列;
确定所述第一特征序列与所述第二特征序列之间的差异数据,并根据所述差异数据确定初始识别结果;
获取基于所述初始识别结果中所述候选集中器的数量与预设数量阈值的比较结果,根据所述比较的结果确定所述候选集中器的信噪数据、或所述第一特征序列与所述第二特征序列之间的特征信息,并根据所述信噪数据或所述特征信息识别目标识别结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取基于所述初始识别结果中所述候选集中器的数量与预设数量阈值的比较结果,根据所述比较的结果确定所述候选集中器的信噪数据,并根据所述信噪数据识别目标识别结果,包括:
若所述初始识别结果中所述候选集中器的数量大于所述预设数量阈值,则获取所述初始识别结果中所述候选集中器的信噪数据;
将所述初始识别结果中所述信噪数据最大的候选集中器确定为目标识别结果。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述特征信息包括相关系数、向量距离,所述获取基于所述初始识别结果中所述候选集中器的数量与预设数量阈值的比较结果,根据所述比较的结果确定所述候选集中器的所述第一特征序列与所述第二特征序列之间的特征信息,并根据所述特征信息识别目标识别结果,包括:
若所述初始识别结果中所述候选集中器的数量小于所述预设数量阈值,则分别对所述第一特征序列及所述第二特征序列进行过滤处理,得到所述过滤处理结果;
根据所述过滤处理结果计算所述第一特征序列与所述第二特征序列之间的相关系数及向量距离,并根据所述相关系数及所述向量距离确定目标识别结果。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述相关系数及所述距离向量确定目标识别结果,包括:
通过对所述相关系数、所述向量距离分别进行排序,得到相关系数排序、向量距离排序;
根据相关系数权重、向量距离权重、所述相关系数排序、所述向量距离排序,计算得到关联值,所述关联值表征所述候选集中器与所述目标计量设备之间的相关性;
将所述关联值最大的所述候选集中器确定为目标识别结果。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述第一特征序列与所述第二特征序列之间的差异数据,并根据所述差异数据确定初始识别结果,包括:
根据所述第一特征序列与所述第二特征序列的差值序列,计算得到所述差值序列的标准差,所述第一特征序列及所述第二特征序列为工频周期差值序列;
确定所述标准差小于标准差阈值的差值序列,并将所述差值序列所对应的所述候选集中器确定为初始识别结果。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取候选集中器的第一特征序列及目标计量设备的第二特征序之前,所述方法还包括:
获取所述目标计量设备的初始集中器的位置信息;
按照预设距离阈值及所述位置信息确定多个候选集中器。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述初始识别结果中所述候选集中器的数量进行判定,若所述候选集中器的数量等于预设数量阈值,则将所述初始识别结果确定为目标识别结果。
8.一种台区识别装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取候选集中器的第一特征序列及目标计量设备的第二特征序列;
确定模块,用于确定所述第一特征序列与所述第二特征序列之间的差异数据,并根据所述差异数据确定初始识别结果;
识别模块,用于获取基于所述初始识别结果中所述候选集中器的数量与预设数量阈值的比较结果,根据所述比较的结果确定所述候选集中器的信噪数据、或所述第一特征序列与所述第二特征序列之间的特征信息,并根据所述信噪数据或所述特征信息识别目标识别结果。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于国网重庆市电力公司营销服务中心;国家电网有限公司,未经国网重庆市电力公司营销服务中心;国家电网有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202210812196.9/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。





