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公开(公告)号：CN104966993A
公开(公告)日：2015-10-07
申请号：CN201510359493.2
申请日：2015-06-25
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业有限公司
Abstract: 本申请提供了一种配用电装置的外挂模块，该外挂模块同时支持北斗/GPS授时和定位。具体地，外挂模块可以接收北斗/GPS卫星发送的标准时间，并将该标准时间通过通信模块与配用电装置进行同步。相较于现有主站对时的方式，外挂模块直接接收北斗/GPS发送的标准时间，比主站发送的自身时间更加精确。另外，外挂模块直接对配用电装置进行授时，避免了主站的广播对时误差。因此，本申请提供的外挂模块可以保证配用电装置对时的准确性，并实现设备的精确定位。
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公开(公告)号：CN110992207B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN201911234887.X
申请日：2019-12-05
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
IPC: G06Q50/06 , G06Q30/0201
Abstract: 本申请提供了一种业务对象确定方法和装置，该方法包括：从电力营销服务相关的业务信息数据中解析出多个源对象数据集，源对象数据集包括：源对象名称及源对象名称对应的至少一种属性信息；依据设定的电力营销服务的对象构成规则，对多个源对象数据集进行处理，得到符合对象构成规则的多个标准对象数据集；解析标准对象名称的每个属性信息所表达的语义特征；依据各标准对象数据集中的标准对象名称以及各标准对象名称对应的各个属性信息的语义特征，对多个标准对象数据集的多个标准对象名称进行归类与对象名称重构，得到用于构建电力营销服务系统的多个业务对象。本申请可以提高确定出的用于构建电力营销服务系统的业务对象的精准度。
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公开(公告)号：CN117857305A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311589166.7
申请日：2023-11-24
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司
IPC: H04L41/0663 , H04L41/0659 , H04L41/0823 , H04L67/10 , H04L12/44 , H04L67/1095 , H04L67/63 , H04L61/4511 , G06F11/14
Abstract: 本申请实施例公开了一种容灾系统及基于容灾系统的数据处理方法。其中，该系统包括：智能DNS、中心机房、容灾区域机房、多个单元机房；智能DNS对业务请求进行解析，将业务请求发送至初始机房；若初始机房为单元机房，当单元机房根据路由规则确定业务请求归属于本单元机房，对业务请求进行处理，将处理结果同步至中心机房、容灾区域机房；当单元机房根据路由规则确定业务请求不归属于本单元机房，将业务请求发送至业务请求归属的单元机房；当单元机房存在故障，单元机房的业务流切换至容灾区域机房进行处理；当容灾区域机房存在故障，单元机房的业务流切换至中心机房进行处理。如此解决了容灾的问题，确保业务持续、稳定运行。
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公开(公告)号：CN117578424A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311561464.5
申请日：2023-11-22
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于人工算法的电网负荷辨识方法，包括5个步骤：数据收集、数据清洗和处理、建模、模型评估、预测。本发明方法能够通过对数据进行处理和插值来弥补缺失值，以及通过滤波和平滑等技术来减少噪声的影响；通过灵活的模型结构和参数调整来适应非线性情况，并且可以引入非线性特征工程来提高负荷辨识的准确度；通过优化算法和并行计算等手段来提高计算效率，以满足实时性要求。
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公开(公告)号：CN115543313A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211289482.8
申请日：2022-10-20
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本申请公开了一种界面编排的方法及装置，在该方法中，首先，获取界面元数据，界面元数据是预先存储或预先设置得到的；然后，根据目标界面需求编排界面元数据，获得编排好的界面元数据；再根据编排好的界面元数据，获得与编排好的界面元数据对应的属性描述数据；最后，根据属性描述数据进行界面渲染，获得符合目标界面需求的目标界面。可见，该方法根据目标界面需求通过编排界面元数据得到对应的属性描述数据，通过属性描述数据进行界面渲染得到符合目标界面需求的目标界面，对非开发人员的业务能力要求较低，满足了非开发人员对界面进行编排的需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114218949A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111544100.7
申请日：2021-12-16
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Inventor： 刘玉玺 , 方学民 , 欧阳红 , 许道强 , 唐文升 , 丁晓 , 谭晶 , 朱平飞 , 江再玉 , 方红旺 , 熊根鑫 , 苏占文 , 洪杨 , 高金明 , 程思远 , 孙亚慧 , 高士杰 , 占震滨
IPC: G06F40/295 , G06F40/289
Abstract: 本申请提供一种业务对象的提取方法及装置，对获取到的目标业务场景描述信息进行切词处理，得到多个名词和多个动词；对多个名词和多个动词进行分析，从多个名词和多个动词中筛选出多个业务源对象、多个对象属性，以及多个对象行为；针对每个业务源对象，从多个对象属性和多个对象行为中确定出属于业务源对象的目标对象属性和目标对象行为，并根据业务源对象、目标对象属性和目标对象行为，生成业务源对象对应的目标业务源对象；针对每个目标业务源对象而言，对目标业务源对象进行抽象处理，得到目标业务源对象对应的业务对象。基于本发明，可以提高提取业务对象的精准度、减少人力成本和数据成本。
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公开(公告)号：CN112598414A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011449575.3
申请日：2020-12-09
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司
Abstract: 本发明提供了一种电力营销计费方法及电力营销计费引擎，电力营销计费引擎预先根据计费流程被配置为多个流程组件，电量电费计算流程组件预先根据不同全国各省(市)的计费规则被划分为不同的多个一级组件，一级组件预先按照计费规则被划分为多个二级组件与扩展点，将全国各省(市)计费规则不一致、实现方式不一致的地方实现统一。通过将计费所需的客户数据作为快照同步存储在计费数据库中，便于后续电量电费计算，并对电量电费计算结果进行量费审核，提高计算结果的准确性，避免现有技术中“边取边算”导致计费速度慢、效率低的问题，即使在计费过程中出现停复电等异常情况，也不会影响计费结果，提高了电量电费计算的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN117827393A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311596648.5
申请日：2023-11-27
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司
IPC: G06F9/48
Abstract: 本申请提供一种模型的运维服务方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括接收模型任务请求，并为所述模型任务请求分配第一任务执行节点；控制第一任务执行节点执行与模型任务请求对应的目标任务；监控目标任务在所述第一任务执行节点中的执行进度，并保存目标任务对应的多个中间状态信息；响应于确定所述目标任务在第一任务执行节点中执行失败，从多个中间状态信息中确定目标中间状态信息；控制第一任务执行节点基于所述目标中间状态信息重新执行所述目标任务，从而在第一任务执行节点发生崩溃时，可以根据事先保存的目标中间状态信息接着第一任务执行节点发生崩溃前的状态，继续执行目标任务，而不需要从头开始执行目标任务。
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公开(公告)号：CN117578440A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311593363.6
申请日：2023-11-27
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/10 , G06F18/211 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种基于神经网络的电网负荷预测方法，包括6个步骤，依次为：数据收集和预处理、特征选择和提取、神经网络模型设计、训练模型、模型测试和评估、模型应用。与传统方法相比，本发明具有：自适应性强：深度学习模型可以自动进行特征提取和组合，不需要手动选择和设计特征，适应性强、预测精度高、可解释性强、扩展性好、数据质量要求低等优点。
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公开(公告)号：CN117439069A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311401832.X
申请日：2023-10-26
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/084 , G06Q50/06 , G06N3/0499 , G06N3/044 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供一种基于神经网络的电量预测方法，包括数据准备、网络结构设计、数据划分、网络训练、模型评估、预测应用6个主要步骤。有益的技术效果：本发明基于神经网络，可以通过强大的建模能力、特征自动提取、长期依赖建模以及多源数据融合等优势，有效地解决传统方法中的不足，并提升预测的准确性和效果。本发明能够很好地处理多源数据的融合，将不同类型的数据进行有效的整合。本发明还能够特征自动提取：神经网络能够自动学习数据中的特征表示，无需手动进行特征选择和构建。通过逐层的特征提取和抽象，神经网络可以从原始数据中学习到更高级别的特征表示，有效地克服了传统方法中特征工程的局限性。
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