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公开(公告)号：CN114398661A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111432848.8
申请日：2021-11-29
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司南京分公司 , 南京大学 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请公开了一种面向安全发布的聚合模型训练方法、训练设备及系统，训练设备包括服务端和客户端，在训练发布的过程中每个客户端获取联邦学习整体信息然后利用分布式差分隐私技术使用本地数据训练深度学习模型，服务端使用安全聚合协议将模型聚合完成后，再将新的模型参数传至客户端以便进行迭代训练；本发明能够使得最后发布的模型满足对模型观察者的差分隐私，其次训练过程中的子模型梯度对于除数据提供者本身以外不可见，服务端也无法辨析数据来源。由此一方面能够满足抵御服务端单方或是联合其他参与训练的客户端的隐私窃取攻击，另一方面对于中间窃听者或是恶意破坏者也有一定的攻击抵御能力。
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公开(公告)号：CN113919513A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111234985.0
申请日：2021-10-22
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司南京分公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请提供一种联邦学习安全聚合方法、装置及电子设备，该方法包括：获取所有参与联邦学习的用户针对当前样本类别的模型参数更新信息；根据模型参数更新信息，对预设的全局模型进行模型参数的更新，以得到各用户对应的新的全局模型；从预设的测试集中提取与当前样本类别相对应的测试样本，并将测试样本输入到新的全局模型，得到各新的全局模型对应的神经元平均激活值；根据各新的全局模型对应的神经元平均激活值，确定用户聚类结果；根据用户聚类结果，确定当前参与联邦学习的恶意用户。通过根据不同用户针对某种样本类别的模型神经元激活情况，确定恶意用户，实现了对联邦学习参与用户身份的验证，提高了联邦学习聚合结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN112255446A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202010948300.8
申请日：2020-09-10
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司兴化市供电分公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 一种面向用电异常分析的线路电流监测装置，包括钳形电流表测试仪、绝缘伸缩杆、数据控制与显示屏、微处理器、钳形电流表测试仪钳头和蓝牙信号接收器，绝缘伸缩杆下端装有带蓝牙传输功能的控制器，在控制器上端装有测试值显示器，绝缘伸缩杆另一端顶部安装蓝牙信号接收器，蓝牙信号接收器连接钳形电流表测试仪，数据控制与显示屏通过蓝牙技术实现对钳形电流表测试仪的控制及测量数据传输，在绝缘伸缩杆内部通过弹簧伸缩式连接线将数据控制与显示屏与钳形电流表测试仪穿心式电流互感器进行连接。本发明具备高低压架空或电缆线路电流的突击检查和常态化实时监测功能，具有绝缘强度高、安全性能好、实用性强特点，有效避免人身触电事故的发生。
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公开(公告)号：CN112906790B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202110192708.1
申请日：2021-02-20
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06F18/22
摘要： 本申请公开了一种基于用电数据的独居老人识别方法和系统，所述方法包括：随机选取批量低压用户用电数据，对选取数据进行清洗；对数据进行特征选择并向量化；对向量化的数据进行聚类分析；聚类分析结果结合电力营销数据，筛选疑似独居老人群体样本数据；对疑似独居老人群体样本数据进行随机验证，确定模型训练用正样本和负样本；构建独居老人识别模型，并利用正样本、负样本进行模型训练；获取全量用户用电数据，利用独居老人识别模型识别独居老人。本发明可借助电表等电力采集设备获得数据，无需投入大量资金安装监控设备；可以在缺少训练样本的情况下，利用原始用电数据，构建独居老人识别模型，快速定位独居老人用户。
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公开(公告)号：CN112462133A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011233902.1
申请日：2020-11-06
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 一种高压用户私换互感器窃电判别方法包括以下步骤：步骤1，基于线路线损率和损失电量，选取电网中的异常线路；步骤2，确定用户日电量时间维度，根据所述维度遍历所述异常线路并计算所述异常线路中高压专变用户与线路损失电量的相关系数；步骤3，基于所述相关系数和日用电比值，确定窃电用户。基于本发明中的方法，可以准确地筛选出窃电用户。
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公开(公告)号：CN112906790A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110192708.1
申请日：2021-02-20
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本申请公开了一种基于用电数据的独居老人识别方法和系统，所述方法包括：随机选取批量低压用户用电数据，对选取数据进行清洗；对数据进行特征选择并向量化；对向量化的数据进行聚类分析；聚类分析结果结合电力营销数据，筛选疑似独居老人群体样本数据；对疑似独居老人群体样本数据进行随机验证，确定模型训练用正样本和负样本；构建独居老人识别模型，并利用正样本、负样本进行模型训练；获取全量用户用电数据，利用独居老人识别模型识别独居老人。本发明可借助电表等电力采集设备获得数据，无需投入大量资金安装监控设备；可以在缺少训练样本的情况下，利用原始用电数据，构建独居老人识别模型，快速定位独居老人用户。
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公开(公告)号：CN110929007A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911085091.2
申请日：2019-11-08
申请人： 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/35 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种电力营销知识体系平台及应用方法，该平台包括：数据层，主要包含电力文件、95598工单数据以及95598知识库；加工层，从机器自动挖掘和用户自建两个角度进行电力知识的抽取；审核层，针对机器挖掘以及用户自建的知识需求进行审核发布并入库；存储层，主要包含电力文档素材库、电力词条库和电力问答经验库；消费层，将储存的知识应用于不同的消费场景。本发明构建的知识体系平台对多源、异构、碎片化的数据有效整合成系统可调用的知识，提高电力营销知识数据处理的能力，优化用户体验，同时降低人工维护成本。
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公开(公告)号：CN110851577A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911044753.1
申请日：2019-10-30
申请人： 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/36 , G06F16/35 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种电力领域的知识图谱扩充方法及装置，通过对电力营销领域内部知识的场景预设，经由人工审核标注后，利用深度卷积神经网络训练学习，进而完成对于意图场景的训练，最终实现了对电力领域知识图谱进行扩充。本方法针对知识图谱提供更多场景内知识补充，提高电力营销知识图谱的深度，同时降低人工维护图谱带来的相关成本。
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公开(公告)号：CN113222339B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202110373496.7
申请日：2021-04-07
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F16/2458 , G06N3/126
摘要： 基于计量全景数据的同类企业用能差异分析方法及系统，采集企业计量全景数据，采用多种人工智能算法和机器学习方法，实现同类型企业用能差异的分析，并基于差异分析结果构建并直观的展示优化后的同类型企业的典型用电场景，以指导企业选取生产设备、改善用能习惯，为企业提供用能最优方案，此外还能为用户提供节能诊断、用电安全隐患辨识等多种快捷增值服务，充分利用企业计量系统可采集的各种类型的数据，为企业提供用电一体化管理，为精益生产与节能降耗提供科学依据。
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公开(公告)号：CN115115124B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202210820982.3
申请日：2022-07-13
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明提出了一种基于DTW气象偏移矫正的分布式光伏出力预测方法及装置，收集光伏气象站气象数据，以及气象站方圆20公里内的分布式光伏用户和发电数据，对气象数据和发电数据进行清洗，基于DTW对气象数据进行偏移矫正，然后按照对应的小时级时间进行数据匹配，生成气象统计特征和发电户用户画像；建立小时级预测样本；建立适用于功率预测的多头注意力机制神经网络模型；训练模型，在训练过程中对特征分布稀少的样本进行LOSS加权，保证模型的泛化能力。本发明基于DTW的气象数据偏移矫正算法，解决了因为时序偏移导致的气象数据偏差问题，本(56)对比文件Jie Guo 等.The Model of PhotovoltaicPower Short-Term Prediction Based onDynamic Time Warping Algorithm of PartialLeast Squares《.2019 IEEE 3rdInternational Electrical and EnergyConference (CIEEC)》.2019,全文.
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