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公开(公告)号：CN114741598A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210408452.8
申请日：2022-04-19
Applicant: 国网青海省电力公司信息通信公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/215 , G06Q30/02
Abstract: 本发明公开了一种营销大数据信息化管理云平台，属于商品营销技术领域，包括数据源模块、数据采集模块、数据预处理模块、大数据处理模块、大数据分析模块以及数据信息可视化模块，所述大数据分析模块，用于对有效数据进行整合建模分析，对有效数据基于数据模型进行数据分析。该营销大数据信息化管理云平台，通过对全网的相关数据进行采集、清洗以及提取处理，排除完全错误的干扰数据以及不关心的无效数据，提取到营销相关的有效数据，并通过内置的字段以及用户标签，分析出受众人群，进而对广告带来的营销效果以及商品定价的波动基于模型进行数据分析，得到商品定价的合理区间，并针对广告的营销效果对广告进行优化，提高营销的精准度。
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公开(公告)号：CN114581264A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210206544.8
申请日：2022-03-03
Applicant: 国网青海省电力公司信息通信公司
IPC: G06Q50/06 , G06K19/077 , G08B21/24 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于智能化管控的营销数据普查系统，属于电力营销技术领域，包括智能普查终端以及后台业务支持单元，所述智能普查终端通过内置的数据通讯模块与后台业务支持单元进行数据通讯，所述智能普查终端包括数据备份模块、数据录入模块、数据通讯模块以及设备验证模块。该基于智能化管控的营销数据普查系统，通过设置智能普查终端以及后台业务支持单元相结合的先进手段，实现在营销数据普查过程中，对用户资料、用户历史记录等数据的远程实时查询，实现现场异常情况的快速分析、取证、记录和数据上报等功能，从而提高工作效率、降低成本投入，在加强用电管理的同时，提升服务水平、改善用电部门形象。
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公开(公告)号：CN113128885A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110448587.2
申请日：2021-04-25
Applicant: 国网青海省电力公司信息通信公司
IPC: G06Q10/06 , G06Q10/10 , G06F40/186 , G06Q30/02 , G06Q50/06
Abstract: 本申请提供了一种客户服务表单的处理方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该处理方法包括：响应第一用户针对客户服务表单的受理请求，显示客户服务表单的表单信息；在接收到第一用户针对表单信息的确认信息后，查找与客户服务表单的表单类型相匹配的受理表单模板；根据客户服务表单的表单信息，第一用户的用户属性信息以及受理表单模板，生成并显示客户服务表单对应的中间受理表单；根据客户服务表单对应的中间受理表单，以及第一用户针对中间受理表单填写的受理信息，生成客户服务表单对应的目标受理表单，并将目标受理表单发送给提供客户服务表单的客户端。本申请能够线上受理客户服务表单，提高客户服务表单的受理效率。
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公开(公告)号：CN114970781B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202210498242.2
申请日：2022-05-09
Applicant: 国网青海省电力公司信息通信公司
Abstract: 本发明公开了一种基于逢停必校的异常监测平台，包括：设备数据采集模块、二维码框建立模块、码框颜色确定模块、二维码生成模块以及二维码扫描模块。本发明通过将各个设备的工作状态组合成一个二维码，通过实时扫描二维码的方式得到各个设备的运行情况，在出现故障的时候，所扫描的二维码可以精确的定位到设备的故障位置，从而节省了维修工人的监测时间，提升工作效率；本发明通过设定的二维码编码方式，使用变动的二维码表示出各个设备的工作运行状态，因此，在扫描二维码的时候，可以快速的定位到故障的设备，节约维修人员的监测时间，同时，本发明在设定的时间间隔对实时的二维码进行扫描，实现对于设备的工作状态的实时监控。
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公开(公告)号：CN117541235A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311719153.7
申请日：2023-12-14
Applicant: 国网青海省电力公司信息通信公司
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F16/2455 , G06F16/28 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06N3/02
Abstract: 本发明涉及电力企业信息管理技术领域，且公开了一种电力企业信息服务系统，包括：用户管理模块；信息发布模块；数据查询模块；数据分析模块；故障报警模块；维修管理模块。该电力企业信息服务系统以及自动化巡检系统，通过使用机器学习算法对电力企业的数据进行预测和分析，提前发现潜在故障，具体流程包括数据收集、清洗和预处理、特征工程、数据集划分、模型选择和训练、模型评估和调优、故障预测和分析以及持续改进，通过这些步骤，系统能够从电力企业的数据库中收集相关的数据，并利用神经网络机器学习算法对数据进行分析和判断，一旦发现设备存在异常情况，系统会及时通知维修人员进行处理，从而提高了故障预测的准确性和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116070843A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211719250.1
申请日：2022-12-30
Applicant: 国网青海省电力公司信息通信公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/25 , G06F17/18 , G06F16/9537 , G06F16/9535 , G06V20/50 , G06V10/82 , G06V10/778
Abstract: 本发明公开了一种基于在线评估的高效充电站推荐系统、方法和存储介质，系统包括控制中心和设置在充电站处的充电控制单元、图像采集模块、图像目标检测模块、充电分析模块、电量监测模块；所述充电控制单元用于发送充电站地址以及最快可用时间或者时刻至控制中心，所述控制中心用于统计各充电站的最快可用时间或者时刻并排序，以实现按照客户需求发送推荐的充电站。本发明通过统计待充电车辆的预充电时间、外侧等待车辆的充电时间、正在充电车辆的充电剩余时间，进而得到充电站的最快可用时间或者时刻，最终形成各充电站的排序表，实现高效的充电；而且每个充电站分布式控制，降低了控制中心的数据处理负担，具有降低成本，加速响应速度的优点。
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公开(公告)号：CN115169654A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210712376.X
申请日：2022-06-22
Applicant: 国网青海省电力公司信息通信公司
Abstract: 本发明涉及一种基于无监督聚类和支持向量机的短期电力负荷预测方法，包括离线和在线两个阶段，离线阶段，对预处理后的气象和时间信息利用迭代自组织数据分析方法对训练样本数据指纹进行无监督聚类，形成多个训练样本数据子集和每个训练数据子集的聚类中心，然后利用支持向量机对每一个训练样本数据子集分别进行回归学习，得到多个电力负荷预测模型；在线阶段，将气象信息和时间信息预处理后，得到指纹信息，通过比较每个训练数据子集中心的欧氏距离，选择合适的电力负荷预测模型，估计电力负荷值。本发明的方法具有实现简单，估计精定高的优点。
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公开(公告)号：CN114970781A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210498242.2
申请日：2022-05-09
Applicant: 国网青海省电力公司信息通信公司
Abstract: 本发明公开了一种基于逢停必校的异常监测平台，包括：设备数据采集模块、二维码框建立模块、码框颜色确定模块、二维码生成模块以及二维码扫描模块。本发明通过将各个设备的工作状态组合成一个二维码，通过实时扫描二维码的方式得到各个设备的运行情况，在出现故障的时候，所扫描的二维码可以精确的定位到设备的故障位置，从而节省了维修工人的监测时间，提升工作效率；本发明通过设定的二维码编码方式，使用变动的二维码表示出各个设备的工作运行状态，因此，在扫描二维码的时候，可以快速的定位到故障的设备，节约维修人员的监测时间，同时，本发明在设定的时间间隔对实时的二维码进行扫描，实现对于设备的工作状态的实时监控。
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公开(公告)号：CN113960522A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111260644.0
申请日：2021-10-28
Applicant: 国网青海省电力公司信息通信公司
IPC: G01R35/04
Abstract: 本发明属于电表检测领域，尤其是一种电表失准率的计算方法，针对现有的不便于对不同型号电表的失准率情况进行统计，不能直观的了解电表的使用情况问题，现提出如下方案，其包括以下步骤：S1、对用电设备的功率数据进行提取，同时对电表当前显示的数据进行记录，得出数据B；S2、根据用电设备的功率数据对该设备单位时间内的用电量进行计算，得出数据A；S3、记录单位时间后电表显示的数据，得出数据C，用数据C减去数据B，得出数据D；S4、将数据D与数据A进行比对，计算出电表失准率，本发明可以对不同型号的电表的失准率进行统计，可以直观的看出每个型号的电表的使用情况。
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公开(公告)号：CN115222098A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210712764.8
申请日：2022-06-22
Applicant: 国网青海省电力公司信息通信公司
Abstract: 本发明涉及一种基于分布式在线学习的短期电力负荷预测方法，包括离线和在线两个阶段，离线阶段，在每一个气象传感器端，将气象测量数据和预处理后，结合对应的时间和负荷值，形成该传感器下的训练数据。然后利用极限学习机进行离线回归学习，得到在该气象数据下电力负荷预测模型和对应的模型权重系数。在线阶段，在每一个传感器端，将气象数据预处理后，形成测量数据指纹带入对应的电力负荷预测模型，利用加权求和的方法，得到电力负荷最终估计值。同时，利用在线数据对电力负荷预测模型进行参数更新。该方法具有结构简单，实现方便，预测精度高的优点。
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