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公开(公告)号：CN109726930A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201910006016.6
申请日：2019-01-03
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网公司 , 上海交统电力科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的电力大客户电费回收风险预警方法，包括以下步骤：基于电力内部的电量、电费数据，结合企业相关的工商、税务、法院信息，建立电力大客户的电费回收风险指标体系；基于熵值法得到的风险指标权重系数，过滤弱影响指标，采用相关性分析剔除重叠作用指标，得到客户电费回收风险预警指标；采用历史数据训练得到电费回收风险预警深度学习模型，并进行客户电费回收风险预警。本发明提出的风险预警模型精确有效，能够精准定位风险客户，提高电费回收效率。
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公开(公告)号：CN109685581A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201910005995.3
申请日：2019-01-03
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网公司 , 上海交统电力科技有限公司
CPC classification number: G06Q30/0201 , G06K9/6223 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于标签聚类技术的电力大客户用电行为分析方法，基于海量的客户档案、负荷、电量数据，综合考虑客户用电特征、影响因素，建立了客户用电行为标签库，并采用k-means算法进行标签聚类，实现不同类型电力客户用电行为画像。本发明选取的用电行为标签合理有效、采用的聚类算法效果显著，能够为电力公司掌握客户用电习性、挖掘客户需求、提高服务水平提供了有力的数据支撑。
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公开(公告)号：CN106485356A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610889305.1
申请日：2016-10-12
Applicant: 国家电网公司 , 国网江苏省电力公司 , 江苏方天电力技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于业扩报装大数据的电量预测方法，针对业扩报装对电量增长的影响关系进行研究，通过对历史业扩报装数据进行大数据分析，研究业扩报装情况、运行容量、用电负荷利用率、用电量之间的关联关系，挖掘数据间的相关关系，量化具体的业扩与电量的影响关系，为业扩导致的电量增长预测提供了依据。
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公开(公告)号：CN119903148A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411944167.3
申请日：2024-12-27
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司
Inventor： 李平 , 杜先波 , 马吉科 , 尹飞 , 季聪 , 王江辉 , 孙权 , 潘岩 , 帅率 , 陈佐 , 曾望志 , 葛崇慧 , 江洲 , 武梦阳 , 仲智颖 , 戚文君 , 黄青青 , 袁帅 , 马捷 , 鱼涛 , 王前程 , 沈明溪 , 陈心仪
IPC: G06F16/3329 , G06F16/3332 , G06F16/353 , G06F40/30
Abstract: 本发明提出一种人工智能大模型的问答文本重置方法及装置，属于人工智能大模型技术领域，其包括：根据人工智能大模型的问答文本，得到含有标记的拼接文本；利用Transformer模型对拼接文本进行动态语义编码，得到文本语义向量；利用光标预测模型处理拼接文本和文本语义向量，得到文本语义向量中多个关键信息的光标地址；根据关键信息的光标地址，对文本语义向量进行重置，得到重置后的文本语义向量；利用解码器对重置后的文本语义向量进行解码，得到重置后的问答文本。本发明能够快速重置问答文本，并确保重置后文本语义完整和准确性。
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公开(公告)号：CN114840248A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210512707.5
申请日：2022-05-12
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司
Inventor： 厉文婕 , 唐文升 , 陈志刚 , 方学民 , 尹飞 , 丁晓 , 许道强 , 陈辉 , 戚文君 , 季聪 , 吕淳 , 潘岩 , 郑飞 , 马吉科 , 帅率 , 余中杰 , 蔡鑫 , 杨颖 , 徐衡 , 仲智颖
Abstract: 本发明公开了一种基于企业级分布式应用服务的系统灰度发布方法，通过对流量的流入转发规则进行配置，来控制流量进入灰度环境的应用实例，给流量打上灰度标记。EDAS的金丝雀发布能力，提供了多个版本同时在线的能力，并且提供了灵活的配置规则给不同的版本进行流量分配。本发明方法可实现服务系统托管，同时可提供服务系统开发、部署、监控、运维等全栈式解决方案，实现系统在线发布和无损回退，降低系统发布风险，提升系统服务质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112561735B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202011536275.9
申请日：2020-12-23
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司
Inventor： 马吉科 , 郑海雁 , 尹飞 , 许杰雄 , 陈佐 , 郑飞 , 季聪 , 王松 , 陆嘉玮 , 厉文婕 , 李平 , 曾望志 , 葛崇慧 , 武梦阳 , 孙权 , 帅率 , 王江辉
Abstract: 本发明公开了一种基于面向多业务的智能选择计费引擎的实现方法，包括构建用户服务包集合；构建服务于用户服务包集合的算法原子计费参数；基于算法原子计费参数构建算费策略模型；以算费策略模型和用户服务包为单位生成业务需求计划算费模型；基于业务需求计划算费模型和预先构建的算法组件库进行编排组合构建业务算法模型；根据业务需求选择相应的业务算法模型进行计费。本发明在处理大批量试算的情况下，利用数据预加载、智能编排提高了数据处理的能力、单个用户的计费异常不影响其他用户的计费流程。
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公开(公告)号：CN113190512A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110494491.X
申请日：2021-05-07
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司
Inventor： 许杰雄 , 郑海雁 , 尹飞 , 王松 , 李叶飞 , 季聪 , 陈佐 , 郑飞 , 郑斌 , 陆嘉玮 , 马吉科 , 李平 , 曾望志 , 葛崇慧 , 武梦阳 , 帅率 , 孙权 , 王江辉 , 厉文婕 , 仲智颖 , 吕淳 , 包琰琪
Abstract: 本发明公开了一种基于埋点技术的电力客户行为数据分析方法，包括在目标页面中需要采集数据的地方添加一段全埋点和用户的自定义埋点的SDK代码；用户行为事件点击或触发步骤一中的数据采集位置时，触发浏览器，浏览器给web服务器发送HTTP请求；执行所述HTTP请求中的埋点脚本js片段，动态创建一个script标签，并将其属性src指向一个单独的js文件；js文件请求一个后端脚本，并将收集到的数据通过HTTP参数的方式传递给后端脚本，后端脚本解析参数并按固定格式记录到日志中；用Nginx收集所述日志；基于Sunfire处理所述数据；基于ECharts数据可视化组件，底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender，实现数据可视化。本发明可以降低运营成本、提高企业核心竞争力、增强用户黏性。
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公开(公告)号：CN112785029A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202011221935.4
申请日：2020-11-05
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度聚类模型的充电站用电量预测方法，包括：充电站数据的增强及预处理；基于深度聚类模型的特征映射，充电站所属簇的确定；基于最近邻算法的充电站电量预测。本发明方法使用深度神经网络同时学习充电站数据的特征表示和簇的分配，通过将数据映射到隐层特征空间，迭代地优化聚类目标和重构损失，减少了误差传播的可能性；进一步使用最近邻算法对充电站用电量进行预测。本方法相比于以往的充电站用电预测方法，能够挖掘到数据的隐含特征，缩小搜索空间，具有更高的预测精度。
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公开(公告)号：CN110503251A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910738748.4
申请日：2019-08-12
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏中堃数据技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于Stacking算法的非节假日负荷预测方法，包括以下步骤：S1、获取样本数据，包括电力系统用户短期负荷数据、气象数据和时间因素；S2、对S1获得的样本数据，做数据预处理，包括缺失值处理和标准化处理；S3、使用Stacking算法对S2已经处理好的样本数据进行负荷预测建模；S4、使用S3已经建好的模型对待预测点进行负荷预测；S5、使用平均绝对误差比率和准确度来评估该负荷预测模型的性能。本发明提供的一种基于Stacking算法的非节假日负荷预测方法，拥有良好的自学习能力和非线性表达能力，能够提升预测精度和扩大使用范围。
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公开(公告)号：CN107944716A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711224872.6
申请日：2017-11-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 江苏方天电力技术有限公司 , 国家电网公司
CPC classification number: G06Q10/0639 , G06N5/025 , G06N99/005 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于学习结果修正的变电站电能计量周期平衡异常诊断方法，包括以下步骤：步骤S1，建立变电站电能量计量周期平衡异常诊断规则库；步骤S2，对电能量计量结果数据开展溯源分析以明确异常情况；步骤S3，依据异常诊断规则库对异常情况进行根本原因分析；步骤S4，基于深度学习对根本原因进行分析修正。本发明通过有监督学习、无监督学习的修正实现异常的根本原因诊断。
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