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公开(公告)号：CN112632153B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202011587229.1
申请日：2020-12-29
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种违约用电识别方法及装置，该方法包括：获取临时用电数据，其中，所述临时用电数据至少包括一个用电方及其在预设时长的用电量数据，所述预设时长由多个预设时段组成，每一个预设时段对应一个用电量数据；基于极值检测法在所述临时用电数据中筛选出存在违约用电的第一嫌疑清单；基于假设排查法在其余临时用电数据中筛选出存在违约用电的第二嫌疑清单，其中，所述其余临时用电数据为所述零时用电数据中除去所述第一嫌疑清单中以外的临时用电数据；对所述第一嫌疑时间和所述第二嫌疑时间取并集，得到目标嫌疑清单。上述方法中，在进行违约用电识别过程中不再需要依赖人工排查，提高了违约用电的识别效率和覆盖率。
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公开(公告)号：CN116051280A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310026508.8
申请日：2023-01-09
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司
Abstract: 本申请公开一种用户分时电量拟合计算方法，应用于电力分析技术领域。目标整点示值数据的第一预设时间段和第二预设时间段内均存在电能表示值数据，则采用第一拟合方法获取目标整点示值数据；若第一预设时间段内不存在电能表示值数据和/或第二预设时间段内不存在电能表示值数据，则采用分时基准电量计算方法和第二拟合方法获取目标整点示值数据；根据目标整点示值数据和电能表示值数据计算用户分时电量。使用缺失示值数据的整点的预设时间内的示值数据拟合目标整点示值数据，提高拟合准确性；若连续缺失示值数据则基于基准电量拟合目标整点示值数据，再计算分时电量，避免出现分时电量之和与总电量不一致的情况，提高用户分时电量拟合计算准确性。
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公开(公告)号：CN109447843B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201811229686.6
申请日：2018-10-22
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种光伏出力预测方法及装置，该方法包括：建立待预测时刻的ESN预测模型；获取最近预设时间段内的最高气温、平均气温、获取历史时刻的光伏出力值，所述历史时刻的时刻值与所述待预测时刻的时刻值相同；确定所述待预测时刻的点指数和所述待预测时刻所在预测日的日指数；将所述最高气温、所述平均气温、所述历史时刻的光伏出力值、所述点指数和所述日指数作为所述ESN预测模型的输入，以得到所述待预测时刻的光伏出力值。相对于现有技术，本实施例通过建立ESN预测模型、将气温、类型指数、历史光伏出力值作为ESN网络的输入，预测一天中预测时刻的光伏出力值，解决了采用神经网络模型时样本数据少导致的预测不准确的问题。
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公开(公告)号：CN119250592A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411116158.5
申请日：2024-08-14
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06Q40/12
Abstract: 本公开提供一种供电台区的效能评估方法及相关设备。该方法包括：获取所述供电台区的电力数据；其中，所述电力数据包括设备运行数据、线路运行数据、运行经济数据或电费收益数据中的至少一项；基于预设层次模型确定所述供电台区的效能指标的指标权重，其中，所述预设层次模型基于所述效能指标和所述供电台区得到；基于所述电力数据比较各个所述供电台区相对于所述效能指标的重要程度，得到所述供电台区相对于所述效能指标的目标判断矩阵；基于所述目标判断矩阵和所述指标权重对所述供电台区进行效能评估，得到所述供电台区的效能评估结果。
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公开(公告)号：CN116861206A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310947571.5
申请日：2023-07-31
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司
IPC: G06F18/21 , G06F18/213 , G06F17/10 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开了一种供电台区画像生成方法、装置、设备及可读存储介质，涉及数据处理技术领域，其中一种供电台区画像生成方法包括：获取供电台区的动态属性数据；根据曼－肯德尔法对所述动态属性数据进行检验，得到所述动态属性数据的动态特征标签；根据所述动态特征标签构建所述供电台区的画像。可见，本申请通过曼－肯德尔法对动态属性数据进行检验来获取动态特征标签，并基于动态特征标签构建供电台区的画像，能够使得构建出的供电台区画像能够更加全面地描述供电台区的动态变化特征，从而提高构建出的供电台区画像的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111667144B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202010362136.2
申请日：2020-04-30
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/23213
Abstract: 本申请提供了一种用户的识别方法及装置，该方法包括：针对待排查用电台区的每一个用户，统计所述用户在排查周期内的用电量数据，并利用所述用电量数据，确定所述用户的用电特征；利用K均值聚类算法，对所述待排查用电台区内的所有用户的用电特征进行筛选，提取出与基准窃电用户的用电特征相似的类簇所对应的目标用户；将所述目标用户按照窃电嫌疑度的高低进行排序，并从所述目标用户中选取出窃电嫌疑度高的目标用户；其中，所述窃电嫌疑度高的目标用户的数量为预设数量；将所述窃电嫌疑度高的部分目标用户确定为窃电嫌疑用户。
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公开(公告)号：CN115511362A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211281667.4
申请日：2022-10-19
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司
Abstract: 本申请公开了一种派发工单的方法及装置，派发工单的装置会有效地归集业务中涉及到的所有工单，并且会根据工单的类型进行分类分组，还会根据工单的内容和处理人员信息自动确定派单方式和接单人员，从而完成工单的自动派发任务。这样，保证工单可以合理派发给接单人员，还会根据工单的内容和处理人员信息自动确定派单方式和接单人员，达到了多业务工单精准派发的目的，提高了派发工单的效率。
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公开(公告)号：CN108520357B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201810315444.2
申请日：2018-04-10
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
Abstract: 本发明提供的线损异常原因的判别方法、装置及服务器，应用于电力系统技术领域，本方法首先需要采集电力数据服务器中存储的目标台区的线损数据，根据目标台区的线损数据判断目标台区是否存在线损异常，如果判定目标台区存在线损异常，进一步需要提取目标台区的表征目标台区运行与维护情况的线损核心指标，然后调用预训练得到的异常线损诊断模型，将目标台区的线损核心指标输入异常线损诊断模型，判别造成目标台区线损异常的原因，本发明提供的判别方法，运用神经网络模型对线损异常原因进行分析，使判别方法实现数据化、标准化，降低对业务人员个人工作经验的依赖，为业务人员有针对性的采取措施进行线损管理，减少电能的浪费提供参考依据。
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公开(公告)号：CN111680933A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010607783.5
申请日：2020-06-29
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请公开了一种用电行为的分析方法、装置、可读介质以及设备，该方法通过获取目标区域内的多个目标用户分别在分析时段内的每一天的用电电量数据，计算出至少一个日用电水平参数；利用每一个目标用户在分析时段内的每一个日用电水平参数，确定出目标区域内的日用电水平阈值；选取出符合整体连续高水平用电特征，和/或，局部连续稳定用电特征的目标用户，作为具有违约用电行为的初步嫌疑用户。本申请通过目标用户每一天的用电电量数据能够选取出符合整体连续高水平用电特征，和/或，局部连续稳定用电特征的初步嫌疑用户，并不需要人工对每一个目标用户均使用硬件检测装置获取的电流数据来分析目用电行为，降低了分析成本提高了分析效率。
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公开(公告)号：CN111507611A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010292926.8
申请日：2020-04-15
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种确定窃电嫌疑用户的方法及系统，利用预设的台区异常识别模型分别对多个用电台区的用电指标数据进行异常用电识别处理，确定多个用电台区中的异常用电台区；获取在预设时间段内异常用电台区的线损，以及获取在预设时间段内异常用电台区中每个待排查用户的用电量；利用每个待排查用户的用电量和所在用电台区的线损，确定累计用电量与线损的相关性最大的用户集为窃电嫌疑用户集；确定窃电嫌疑用户集中的待排查用户为窃电嫌疑用户。本方案中，利用预先训练好的台区异常识别模型，从多个用电台区中确定异常用电台区。根据累计用电量与线损的相关性，确定异常用电台区中的窃电嫌疑用户，降低排查成本、提高工作效率和提高排查准确性。
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