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公开(公告)号：CN111222541B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN201911212958.6
申请日：2019-12-02
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的外表箱类型识别方法，涉及电能计量装置外表箱识别方法领域。随着人工智能技术的深度应用，电力行业出现了智能巡查的趋势，在智能巡查过程中，如何识别外表箱类型是一项基本的工作。本方法如下：首先采用深度卷积神经网络模型检测外表箱及其部件区域的位置和大小；再对外表箱的视窗进行检测；对检测到视窗进行判断，如果是单视窗，则直接识别为单表箱，如果是多视窗，则进行视窗布局的网格构建；通过构建好的视窗网格与已知的类型的视窗布局进行匹配；识别出外表箱类型。本方法能快速识别和定位外表箱及其视窗和其他的部件，实现智能巡查过程中电能计量装置外表箱的类型有效和快速准确的识别。
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公开(公告)号：CN114595240A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210080985.8
申请日：2022-01-24
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司温州供电公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/242 , G06F16/215 , G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F16/26 , G06F16/27 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种采集抗灾应急Web应用高性能交互处理方法，涉及电网运维领域；本发明包括以下步骤：获取停电事件上报信息；停电阶段研判；复电阶段研判；停电研判实时数据输出；获取停电研判实时数据，利用Kafka这一高吞吐量的分布式流处理技术，实现停电数据实时输入/输出；获取Kafka实时停电共享数据，将截止当前2小时内的停电数据实时缓存在应用服务器内存中；获取采集数据中心数据，将截止当前2小时前的停电数据以文件形式固化到应用服务器。本技术方案解决分钟级停电实时计算存储、可视化UI交互等问题；有效平衡硬件资源、交互需求、性能瓶颈三者关系，有效保障灾情监视的及时性、可靠性、高效性，能成功实现分钟级停电实时研判与可视化UI交互。
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公开(公告)号：CN109409629A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201810942971.6
申请日：2018-08-17
Applicant: 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
CPC classification number: G06Q10/06395 , G06Q10/06393 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开了基于多属性决策模型的采集终端生产厂商评价方法，涉及一种评价方法，本发明包括步骤：获取原始数据，得到评估指标；计算各个评估指标值，构建评估指标矩阵，形成决策矩阵；计算指标值信息熵和斯皮尔曼等级相关系数，确定质量评估指标的客观权重，对决策矩阵进行加权处理，得到采集终端设备供应商评估矩阵；计算采集终端设备供应商的正理想解和负理想解，计算各采集终端设备供应商至正理想点向量和负理想点向量的欧式距离；计算各采集终端设备供应商与理想解的相对逼近度，按照从高至低确定各个采集终端设备供应商的质量等级。本技术方案为电网公司开展用电信息采集系统运维以及采集终端设备质量评估与监督提供客观和科学的依据。
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公开(公告)号：CN114615158B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202210080984.3
申请日：2022-01-24
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L43/04 , H04L43/08 , H04L41/0823 , H04L41/5019 , G06V10/762 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类的采集终端网络信号综合评价方法，涉及电网运维领域；目前对于用电信息采集终端的评价不够全面。本发明首先对终端指标项数据进行特征量选取，利用Kmeans++聚类得到各指标的聚类中心，并借助专家经验对结果进行质量分析和排序。建立各指标的特征库后对不同特征曲线给定得分，用于后续终端的特征匹配和评价。然后通过熵权法计算各指标项权重，结合指标项特征匹配结果计算得到终端得分，实现了对用电信息采集终端的网络信号终端质量的量化评价。终端评价客观、全面、准确，为提高终端网络信号覆盖质量提供了基础，进而保障采集系统数据的全面和及时性，提高服务质量。减少排查不良信号用电终端的人力物力损耗。
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公开(公告)号：CN114615158A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210080984.3
申请日：2022-01-24
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L43/04 , H04L43/08 , H04L41/0823 , H04L41/5019 , G06V10/762 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类的采集终端网络信号综合评价方法，涉及电网运维领域；目前对于用电信息采集终端的评价不够全面。本发明首先对终端指标项数据进行特征量选取，利用Kmeans++聚类得到各指标的聚类中心，并借助专家经验对结果进行质量分析和排序。建立各指标的特征库后对不同特征曲线给定得分，用于后续终端的特征匹配和评价。然后通过熵权法计算各指标项权重，结合指标项特征匹配结果计算得到终端得分，实现了对用电信息采集终端的网络信号终端质量的量化评价。终端评价客观、全面、准确，为提高终端网络信号覆盖质量提供了基础，进而保障采集系统数据的全面和及时性，提高服务质量。减少排查不良信号用电终端的人力物力损耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111222541A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201911212958.6
申请日：2019-12-02
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的外表箱类型识别方法，涉及电能计量装置外表箱识别方法领域。随着人工智能技术的深度应用，电力行业出现了智能巡查的趋势，在智能巡查过程中，如何识别外表箱类型是一项基本的工作。本方法如下：首先采用深度卷积神经网络模型检测外表箱及其部件区域的位置和大小；再对外表箱的视窗进行检测；对检测到视窗进行判断，如果是单视窗，则直接识别为单表箱，如果是多视窗，则进行视窗布局的网格构建；通过构建好的视窗网格与已知的类型的视窗布局进行匹配；识别出外表箱类型。本方法能快速识别和定位外表箱及其视窗和其他的部件，实现智能巡查过程中电能计量装置外表箱的类型有效和快速准确的识别。
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公开(公告)号：CN111126429A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911091514.1
申请日：2019-11-10
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于PCA降维和K-Means聚类的低压台区用户接入点识别方法,涉及低压台区用户接入识别方法。目前，排查都需要人工上门排查，且无法事先进行预测，只能逐户进行排查，耗费大量人力物力。本发明对标准化处理的数据进行主成分分析法PCA降维处理，经主成分分析法PCA降维处理的数据在保持各维数据维度内方差最大的前提下，通过寻找新的向量基，将原有高维数据投影在低维空间，剔除方差较小的噪声，保留信息量最大的主成分；聚类分析；对所分析台区进行现场排查，验证分析结果的准确性。本技术方案事先进行预测，不需要逐户进行排查，减少大量人力物力，不影响台区下其他用户的正常用电，且不需要投入载波通信设备，无需增加电力企业的运营成本。
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公开(公告)号：CN110991691A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911007829.3
申请日：2019-10-22
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国网浙江海盐县供电有限公司 , 国网浙江省电力有限公司丽水供电公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于核随机逼近的风电概率预测方法，涉及一种风电概率预测方法。目前，风电预测要获得准确的确定性预测十分困难。本发明包括以下步骤：获取每小时风电产量数据以及数值天气预报输出数据，并转化为每小时内的平均风速数据；设计基于核随机逼近的风电概率预测模型；定义基于核随机逼近的风电概率预测的目标函数；最小化目标函数，估计概率预测模型的参数，从而对每小时内的风电产量进行概率预测。本技术方案不需预先设定真实的风电概率预测模型的具体形式的情况下，实现对每小时内风电产量的概率预测；模型训练速度快；对每小时的风电产量进行概率预测，获得了参数化的风电概率预测方法更优越的预测效果。
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公开(公告)号：CN109919173A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910029623.4
申请日：2019-01-11
Applicant: 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 浙江大学 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于减法聚类模型的多表融合用能行为分析方法，属于电力技术领域。目前应用的用户用能分析方法由于缺乏用户用水、用气数据，仅仅是基于用电量对用户用能进行的预测，无法充分挖掘用户用能之间的相关性，分析效果较差。本发明采集电、水、气数据，能够充分地挖掘用户用能之间的相关性，结合根据现场多年运行经验设计的基于减法聚类模型的多表融合用能行为分析方法，利用用户用日用电量、用水量、用气量，通过构建电水气融合数据矢量，利用聚类算法实现用户聚类，达到对居民用户用能的分类与离群用户区分，并在后续对离群用户进行研究是否出现窃电、漏水等用能异常，达到提高工作效率和减少供能企业损失的目的。
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公开(公告)号：CN110047014B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN201910164937.5
申请日：2019-03-05
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于负荷曲线和历史电量的用户电量数据修复方法，涉及电力数据采集领域。目前对于异常数据常往往采用直接舍弃的方式，影响后续的判断。本发明包括步骤：判断是否存在电量异常或抄表数据缺失；当电量异常或抄表数据缺失时，修正的电量数据；如果无法修正，则取该表计前两天内，最近一天T日的正常电量乘以该表计所在区县其余电量正常的表计的总电量的变化量作为修正的电量数据；如果通过表计前两天的电量也无法进行修正，则取该表计在营销系统中用于结算的月电量，计算日平均电量作为修正的电量数据。本技术方案避免了电量异常如电量飞走、电量倒走等情况下，错误的电量数据对数据分析造成的不良影响，提高了数据分析的准确性。
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