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公开(公告)号：CN116050943B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310286842.7
申请日：2023-03-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/0637 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 多类型用户需求侧资源物理调节能力归一计算方法和系统，所述方法包括：划分需求侧资源中所有电力用户的电力设备类型；统计电力用户可参与需求响应的各类型电力设备物理数据；按照用户类型和设备类型采集历史数据，根据电力设备类型和历史数据计算相应的电价敏感系数；基于物理数据、电价敏感系数和归一化系数计算电力用户不同类型电力设备的需求响应物理调节能力；综合所有电力用户不同类型电力设备的需求响应物理调节能力，得到整体需求侧资源物理调节能力归一化计算总值。可适应多类型用户，更为通用，便于电力公司对所有电力用户综合考虑优化，制定最优的需求响应策略，便于对需求侧资源整体评估和综合统筹。
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公开(公告)号：CN116070144A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211596274.2
申请日：2022-12-13
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
IPC: G06F18/241 , G06F18/23 , G06F18/2135 , G06Q50/06
Abstract: 一种基于容量紧缺度的台区分类方法、装置及介质，其特征在于，方法包括以下步骤：步骤1，分析电网台区容量紧缺原因并建立容量缺额指标，采用PCA方法对所述容量缺额指标进行降维以获取关键缺额指标；步骤2，计算所述关键缺额指标的熵权，并采用特征加权的模糊C均值聚类算法对所述关键缺额指标的特征矩阵进行聚类，以获取台区类型；步骤3，建立容量紧缺度描述模型以获得所述台区的容量紧缺类型，并采用灰色关联分析法判定所述容量紧缺度描述模型与所述关键缺额指标之间的关联关系，并根据所述容量紧缺类型、所述关联关系生成台区治理规划；步骤4，基于步骤3中获取的所述台区类型和步骤4中获取的所述台区治理规划对所述台区进行治理。
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公开(公告)号：CN115940144A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211599779.4
申请日：2022-12-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
Abstract: 一种新型电力负荷管理系统分布式新能源信息预测方法，获取分布式新能源发电功率、储能状态和负载用电功率；基于小波变换神经网络法构建分布式新能源的功率预测模型输出不同瞬时频率下的功率预测结果；采集分布式新能源的发电功率、储能状态和负载用电功率，在预测时间窗内对功率进行预测，确定负载供电或功率余量的控制策略；执行控制策略时利用功率预测模型在反馈时间窗内对功率进行预测，以功率反馈结果与功率预测结果的误差最小为训练目标，基于闭环控制策略，采用遗传算法对功率预测模型进行迭代优化，以优化后的功率预测模型进行分布式新能源信息的预测。本发明快速准确地预测短时间内的分布式新能源发电功率、储能装置状态和负载用电功率。
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公开(公告)号：CN115829418A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202310075359.4
申请日：2023-02-07
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 适用于负荷管理的电力用户负荷特性画像构建方法和系统，所述方法包括：确定负荷管理的目标电力用户，对目标电力用户采集多时间尺度下的负荷特性指标数据；建立用户负荷特性标签体系，结合电力用户测量数据，计算得到目标电力用户的各类型负荷特性标签，对用户进行多类型负荷特性标签下的用户负荷可调潜力指标评价；根据用户负荷可调潜力指标评价结果对目标电力用户进行聚类分析，得到适用于负荷管理的电力用户负荷特性画像。可有效为面向电力用户进行负荷管理措施时，提供详细的用户标签分类和相应负荷管理措施类型指导依据。
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公开(公告)号：CN114861788A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210460694.1
申请日：2022-04-28
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
Abstract: 一种基于DBSCAN聚类的负荷异常检测方法及系统，方法包括：步骤1，采集负荷异常数据；步骤2，对负荷异常数据进行预处理后得到可靠数据集；将可靠数据集划分为训练集和测试集；步骤3，搭建DBSCAN聚类模型，以训练集为输入，以异常类型聚类簇为输出，对聚类模型进行训练；步骤4，使用训练好的聚类模型对测试集进行聚类，以轮廓系数作为聚类结果评价指标，以获得负荷异常的多个辨识类型簇。本发明在经过数据预处理后，充分利用DBSCAN聚类算法的聚类优势，聚类结果的精确度得到进一步提升，聚类过程中，无需预设聚类簇数，通过寻找数据内在规律、及时发现数据异常点，从而实现对负荷异常数据的聚类，根据聚类结果准确辨识负荷异常类型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119557803A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411616133.1
申请日：2024-11-13
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
IPC: G06F18/2433 , G06Q50/06
Abstract: 本申请关于一种基于数据挖掘的营销合规智能分析方法，包括：S1、获取异常台区的电计量数据；S2、将所述电计量数据输入稽查识别模型，根据所述稽查识别模型确定异常台区的电力异常类型；S3、根据所述电力异常类型确定异常处理指示；S4、获取所述交互设备反馈的稽查巡检信息；S5、将所述稽查巡检信息输入营销合规系统，根据所述营销合规系统生成下一步异常处理指示。基于本申请的营销合规智能分析方法执行代码的系统能够根据电力异常类型生成对应的异常处理指示，再根据异常处理指示为稽查员进行指导，防止由于稽查员的业务水平不足导致的违规稽查行为出现。
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公开(公告)号：CN118861695A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411367908.6
申请日：2024-09-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
IPC: G06F18/214 , G06Q30/015 , G06F18/213 , G06F18/23213 , G06F18/241 , G06N3/006
Abstract: 一种基于用户行为模式聚类的电力客户诉求热点分析方法及系统，包括：获取用户负荷数据，并对用户负荷数据进行预处理，构建负荷数据集；对负荷数据集进行降维构成低维数据集，并对低维数据集中的数据特征进行加权，构建负荷特征集；基于SSE指标和簇内离散度构建联合参数指标，选取聚类算法的初始聚类簇数；对萤火虫算法进行改进，来优化聚类算法初始中心的确定；根据确定的聚类算法初始中心和构建的负荷特征集，来构建聚类分析模型。本发明通过对电力客户负荷特征的优化提取和聚类分析过程的改进，使用台区实测电力客户负荷数据进行算例分析，提取用户行为模型，有助于电力公司进行对不同类别电力客户的个性化管理。
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公开(公告)号：CN118780800A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410777450.5
申请日：2024-06-17
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
IPC: G06Q30/01 , G06Q10/087 , G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q20/10 , G06Q30/0601 , G06Q30/0226
Abstract: 本发明提供了一种社群服务管理系统，其特征在于，包括：信息采集模块，用以采集社群成员的商品订购信息、采集社群成员的历史商品订购信息、采集社群服务沟通中各社群成员咨询次数、采集社群服务沟通中会话的时间信息；信息存储模块，用以存储库存数量、存储信息采集模块采集的信息；需求匹配模块，用以分析仓库的实时库存数量与商品订购信息是否匹配，若仓库的实时库存数量足够供应，则直接供应，若仓库库存数量不足以供应，则由分配模块进行商品分配；分配模块，分配模块根据历史商品订购信息、社群成员咨询次数、会话的时间信息对社群成员进行权重分析，根据权重排列分配顺序。本发明能够使得社群商品的购买与销售更加高效便捷。
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公开(公告)号：CN118278792A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202311539086.0
申请日：2023-11-17
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 一种计及全要素成本收益比的台区增容综合评价方法及系统，方法包括以下步骤：步骤1，构建台区增容必要性模型，用于筛选优先增容的台区；步骤2，配置获得步骤1模型中的用户侧指标、容量紧缺度指标和改造难度指标权重，采集待评价各个台区的指标，代入步骤1构建的模型，按照得出的各个台区的必要性高低排序，确定增容改造的台区；步骤3，设置待评价改造方案，构建全要素成本模型、全要素收益模型以及净现值、内部收益率和投资回收期模型进行可行性分析；步骤4，对通过步骤3可行性分析的增容方案，基于排序接近理想解的方式，建立评价模型，对增容决策方案进行优选排序，获得最优方案。
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公开(公告)号：CN117910611A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311400890.0
申请日：2023-10-26
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06N3/126 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 数据中心为核心的智慧园区低碳场景协调规划方法及系统，以保留场景的出现概率修正值与数据中心服务器的运行成本的加权和作为数据中心服务器的运行优化成本；利用数据中心耗能、数据中心服务器的运行优化成本与数据中心服务器的投资成本构成数据中心优化成本；以规划模型的目标函数最小，采用非支配排序的多目标遗传算法，在约束条件下对规划模型进行求解，得到最优解；将最优解输入至BP神经网络，在不同的碳排放指标下对园区碳排放量进行预测，以碳排放量的预测最小值对应的低碳场景作为满足指标的最优场景，基于最优场景对园区进行低碳场景协调规划，在数据中心提升园区各能源规划调度效率时，有效控制数据中心碳排放，从而减少园区碳排放。
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