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公开(公告)号：CN109581130A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201910049892.7
申请日：2019-01-18
申请人： 国家电网有限公司 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 国网湖北省电力有限公司
摘要： 本发明提供一种考虑电压调整措施影响的电压曲线相似度计算方法，包括以下步骤：A、配变相关数据的获取,所述配变相关数据包括：10kV线路与配变的对应关系，配变名称、配变地址码、配变三相电压；B、对步骤A获取的配变出口电压数据进行预处理；C、根据步骤B预处理的配变出口电压数据，识别电压突变点，对电压曲线进行分段；D、根据步骤C的电压曲线分段结果，计算分段曲线的相似度；E、根据步骤D计算的分段曲线相似度结果，综合判断两个台区电压曲线的相似度。通过本发明所提方法可以正确计算有电压调整措施时的电压曲线相似度。
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公开(公告)号：CN111812394A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010590720.3
申请日：2020-06-24
申请人： 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 国网湖北省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G01R19/165 , G01R31/08
摘要： 本发明提供一种台区电压曲线异常辨识方法，包括以下步骤：A、台区相关数据的获取，所述台区相关数据包括：10kV线路与台区的对应关系、台区名称、台区地址码、台区出口电压数据；B、基于步骤A获取的台区出口电压数据，采用归算方法将台区三相电压归算为单相电压；C、根据步骤B归算的台区单相电压，计算台区电压曲线之间的相关系数及电压曲线平均波动率；D、根据步骤C的相关系数和电压曲线平均波动率计算结果，采用多阈值方法实现台区电压曲线错误的辨识。本发明所提的台区电压曲线错误辨识方法，可识别出台区电压曲线自身错误，提醒运维人员及时对采集装置进行消缺处理。
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公开(公告)号：CN109581130B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201910049892.7
申请日：2019-01-18
申请人： 国家电网有限公司 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 国网湖北省电力有限公司
摘要： 本发明提供一种考虑电压调整措施影响的电压曲线相似度计算方法，包括以下步骤：A、配变相关数据的获取,所述配变相关数据包括：10kV线路与配变的对应关系，配变名称、配变地址码、配变三相电压；B、对步骤A获取的配变出口电压数据进行预处理；C、根据步骤B预处理的配变出口电压数据，识别电压突变点，对电压曲线进行分段；D、根据步骤C的电压曲线分段结果，计算分段曲线的相似度；E、根据步骤D计算的分段曲线相似度结果，综合判断两个台区电压曲线的相似度。通过本发明所提方法可以正确计算有电压调整措施时的电压曲线相似度。
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公开(公告)号：CN111695600A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010402906.1
申请日：2020-05-13
申请人： 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 国网湖北省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供一种基于多阈值和KNN的台区分类方法，包括以下步骤：A、台区相关数据的获取，所述台区相关数据包括：10kV线路与台区的对应关系、台区名称、台区地址码、台区出口电压数据；B、基于步骤A获取的配变出口电压数据，采用多阈值方法计算台区第一分类指数；C、根据步骤B计算的台区第一分类指数，对台区进行初步分类；D、根据步骤C的台区分类结果，采用KNN算法计算台区第二分类指数；E、根据步骤D计算的台区第二分类指数，完成台区分类。本发明所提的基于多阈值和KNN的分类方法，可提高台区分类准确性，减少错判和漏判。
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公开(公告)号：CN111695600B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202010402906.1
申请日：2020-05-13
申请人： 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 国网湖北省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/2413 , G06Q10/063 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种基于多阈值和KNN的台区分类方法，包括以下步骤：A、台区相关数据的获取，所述台区相关数据包括：10kV线路与台区的对应关系、台区名称、台区地址码、台区出口电压数据；B、基于步骤A获取的配变出口电压数据，采用多阈值方法计算台区第一分类指数；C、根据步骤B计算的台区第一分类指数，对台区进行初步分类；D、根据步骤C的台区分类结果，采用KNN算法计算台区第二分类指数；E、根据步骤D计算的台区第二分类指数，完成台区分类。本发明所提的基于多阈值和KNN的分类方法，可提高台区分类准确性，减少错判和漏判。
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公开(公告)号：CN112084773A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010852180.1
申请日：2020-08-21
申请人： 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F40/247 , G06F40/242 , G06F40/289 , G06Q50/06 , G06F16/9537 , G06F16/36
摘要： 本发明提供一种基于词库双向最大匹配法的电网停电地址匹配方法，包括以下步骤：步骤一：构建停电地址元素库，包括地址要素词库、停用词库以及同义词库；步骤二：利用停用词库和同义词库对待匹配地址文本进行预处理；步骤三：利用双向最大匹配分词法，对待匹配地址文本进行分词，切分出待匹配系统的地址要素序列；步骤四：针对待匹配系统的地址要素序列，按照地址要素匹配规则进行比对，判断是否匹配，若不匹配，则列出差异项。本发明通过动态维护电网停电地址元素库且对地址要素进行缩略词填充处理，可提高地址文本分词识别率，不仅可以处理单一地址项的地址要素匹配，亦可处理多地址项的地址要素匹配问题，能有效提高地址要素匹配准确率。
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公开(公告)号：CN111046774A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911239266.0
申请日：2019-12-06
申请人： 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供一种基于卷积神经网络的中文签名笔迹鉴定方法，首先采集本人重复签名和他人代签手写图片，得到签名图像，对签名图像两两组合形成数据集D和以及与数据集D对应的标签集T，其次对签名图像进行处理，包括改变签名图像的大小、灰度化处理、二值化处理和去噪处理后形成数据集D′，将数据集D′划分为训练集和测试集，然后构造多层卷积神经网络，通过构造适合识别签名笔迹差异的损失函数，利用数据集D′、标签集T、损失函数对多层卷积神经网络进行训练得到多层卷积神经网络模型，最终利用所述多层卷积神经网络模型实现对中文签名笔迹的鉴定。本发明可用来鉴定签名是否为本人笔迹，方法简单实用，可为电网行业各种工作票签名鉴定提供依据。
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公开(公告)号：CN113673587B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202110922913.9
申请日：2021-08-12
申请人： 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 黄冈市黄州区疾病预防控制中心 , 国网湖北省电力有限公司 , 国网湖北省电力有限公司荆州供电公司 , 国网湖北省电力有限公司黄石供电公司 , 国网湖北省电力有限公司营销服务中心(计量中心)
发明人： 唐泽洋 , 黎春梅 , 杨帆 , 陈金辉 , 万磊 , 倪丰 , 余飞 , 陈红玲 , 黄杰 , 肖玲 , 张科 , 华冬梅 , 靳经 , 刘曼佳 , 刘凤华 , 桑田 , 周小丽 , 曹忺 , 孙秉宇
IPC分类号： G06F18/243 , G06F18/214 , G06N5/01 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种家庭基础日用电量计算方法，包括以下步骤：A、从用电信息采集系统中获取用户用电量数据，包括用户编号、用电日期、日用电量及用户离家情况；B、根据步骤A获取的用户用电量数据，计算用电量特征指标；C、根据步骤B计算的用电量特征指标，形成训练数据，训练并得到决策树分类模型；D、根据步骤C训练得到的决策树分析模型，输入用户用电量特征指标，计算该用户的基础日用电量。本发明所提的家庭基础日用电量计算方法，可实现家庭基础日用电量的计算。
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公开(公告)号：CN113673587A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110922913.9
申请日：2021-08-12
申请人： 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 黄冈市黄州区疾病预防控制中心 , 国网湖北省电力有限公司 , 国网湖北省电力有限公司荆州供电公司 , 国网湖北省电力有限公司黄石供电公司 , 国网湖北省电力有限公司营销服务中心(计量中心)
发明人： 唐泽洋 , 黎春梅 , 杨帆 , 陈金辉 , 万磊 , 倪丰 , 余飞 , 陈红玲 , 黄杰 , 肖玲 , 张科 , 华冬梅 , 靳经 , 刘曼佳 , 刘凤华 , 桑田 , 周小丽 , 曹忺 , 孙秉宇
摘要： 本发明提供一种家庭基础日用电量计算方法，包括以下步骤：A、从用电信息采集系统中获取用户用电量数据，包括用户编号、用电日期、日用电量及用户离家情况；B、根据步骤A获取的用户用电量数据，计算用电量特征指标；C、根据步骤B计算的用电量特征指标，形成训练数据，训练并得到决策树分类模型；D、根据步骤C训练得到的决策树分析模型，输入用户用电量特征指标，计算该用户的基础日用电量。本发明所提的家庭基础日用电量计算方法，可实现家庭基础日用电量的计算。
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公开(公告)号：CN113657727A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110867255.8
申请日：2021-07-30
申请人： 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 黄冈市黄州区疾病预防控制中心 , 国网湖北省电力有限公司 , 国网湖北省电力有限公司营销服务中心(计量中心) , 湖北省疾病预防控制中心(湖北省预防医学科学院) , 国网湖北省电力有限公司荆州供电公司
发明人： 唐泽洋 , 黎春梅 , 沈煜 , 陈金辉 , 万磊 , 倪丰 , 黄杰 , 陈红玲 , 余飞 , 肖玲 , 靳经 , 华冬梅 , 张科 , 杨帆 , 刘凤华 , 孙秉宇 , 桑田 , 唐雨萌 , 周小丽
摘要： 本发明提供一种基于电力大数据的居家人员居家状态判断方法，包括以下步骤：A、从疾控中心获取居家人员相关信息，包括居家人员姓名、居家时间段、家庭住址、电表户号、居家期间的每日最高气温和最低气温；B、对步骤A获取的居家人员相关信息，与用电信息采集系统中的用电台账信息进行匹配；C、根据步骤B匹配的台账信息，从用电信息采集系统中动态获取居家人员在居家时间段内的用电量数据；D、根据步骤C获取的居家人员的用电量数据，计算并判断居家人员的居家状态。本发明所提的基于电力大数据的居家人员居家状态判断方法，可判断居家人员的居家状态，为常态化的疫情防控提供数据支撑。
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