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公开(公告)号：CN116956096A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310974233.0
申请日：2023-08-03
申请人： 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营销服务中心
IPC分类号： G06F18/23213 , G06Q50/06 , G06F18/24
摘要： 本申请公开了一种高线损台区划分方法、装置、设备及可读存储介质，涉及电力数据处理技术领域，包括：获取多个待分类台区的线损率时间序列；分别对多个待分类台区的线损率时间序列进行计算，得到每个待分类台区的线损率均值；根据每个待分类台区的线损率均值构建线损率箱线图；根据线损率箱线图确定初始聚类质心；通过第一聚类算法和初始聚类质心对所述多个待分类台区的线损率时间序列进行聚类，得到第一聚类集合和第二聚类集合；将所述第一聚类集合中包括的线损率时间序列对应的待分类台区划分为高线损台区。可见，本申请能够实现在划分高线损台区时综合考虑待分类台区的运行特点以及待分类台区之间的关联性，从而提高高线损台区的划分准确度。
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公开(公告)号：CN113705710A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111027540.5
申请日：2021-09-02
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 北京中电普华信息技术有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种电动车充电设施违约用电识别方法及装置，包括：对电动汽车充电数据进行分析，获得第一用电行为特征变量；对电动汽车日负荷曲线分布进行分析，确定第二用电行为特征变量；将所述第一用电行为特征变量和所述第二用电行为特征变量进行组合，获得目标用电行为特征变量；根据所述目标用电行为特征变量对充电桩进行聚类，确定聚类中心；计算目标对象到聚类中心的相对距离，并基于所述相对距离识别所述目标对象是否为违约用电用户。在本发明中识别过程无需依靠人工排查，提升了电动车充电设施违约用户识别效率和覆盖率。
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公开(公告)号：CN112541662A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011400419.8
申请日：2020-12-02
申请人： 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营销服务中心 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种电费回收风险的预测方法及系统，该方法为：根据预先获取的目标用户在预设时间段内的用电量时间序列，确定目标用户的用电量趋势项曲线；利用用电量趋势项曲线，确定目标用户的用电趋势，以及确定用电趋势对应的第一预设指标值；按照目标用户的产业类别选择第二预设指标值；根据目标用户的多种经营状况信息，分别确定每一种经营状况信息对应的第三预设指标值；将第一预设指标值、第二预设指标值和所有的第三预设指标值输入预设的电费回收风险预警模型对目标用户进行电费回收风险预测，预测目标用户的电费回收风险等级。通过多方面因素的指标预测电费回收风险，提高评估电费回收风险的准确率。
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公开(公告)号：CN112541662B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202011400419.8
申请日：2020-12-02
申请人： 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营销服务中心 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种电费回收风险的预测方法及系统，该方法为：根据预先获取的目标用户在预设时间段内的用电量时间序列，确定目标用户的用电量趋势项曲线；利用用电量趋势项曲线，确定目标用户的用电趋势，以及确定用电趋势对应的第一预设指标值；按照目标用户的产业类别选择第二预设指标值；根据目标用户的多种经营状况信息，分别确定每一种经营状况信息对应的第三预设指标值；将第一预设指标值、第二预设指标值和所有的第三预设指标值输入预设的电费回收风险预警模型对目标用户进行电费回收风险预测，预测目标用户的电费回收风险等级。通过多方面因素的指标预测电费回收风险，提高评估电费回收风险的准确率。
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公开(公告)号：CN113610409B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202110925816.5
申请日：2021-08-12
申请人： 北京中电普华信息技术有限公司
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q30/0201 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06F18/2135 , G06N20/10
摘要： 本申请提供一种电费回收风险预警方法及装置，基于行业发展趋势预测模型获取用户所在行业在当前收费月的行业发展趋势预测值；获取用户前一收费月的电费金额，历史电费缴纳数据和业扩办电数据；将获取的所有数据作为电费回收风险预警模型的输入，输出当前收费月产生电费滞纳金的概率值；若概率值处于风险预警范围内，生成预警信息。本方案中，利用行业发展趋势预测模型和电费回收风险预警模型，预测用户在当前收费月产生电费滞纳金的概率值，综合考虑用户所在行业的行业发展趋势预测值，以及用户的历史电费缴纳数据和业扩办电数据等信息，实现对用户进行客观、全面地识别，在识别用户为电费回收风险高的用户，提醒负责人员，便于其采取相应措施。
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公开(公告)号：CN114070198A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111479545.1
申请日：2021-12-06
申请人： 北京中电普华信息技术有限公司
摘要： 本申请公开了一种分布式光伏发电系统的故障诊断方法、装置和电子设备，该方法和装置具体为构建分布式光伏发电系统中所有电站的空间权重矩阵，空间权重矩阵的每个元素对应一个电站的权重系数；根据空间权重矩阵所有电站的发电异常日期；根据发电异常日期从上述所有电站中识别出故障电站。通过这种方式可以不用现场检查即可识别出故障电站，运维人员则可以据此及时排除该故障，从而避免分布式光伏发电系统的发电效率受到影响。
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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
申请人： 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分类号： G06Q50/06
摘要： 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：CN108491982A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810311345.7
申请日：2018-04-09
申请人： 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
摘要： 本发明提供了一种基于回声状态网络的短期负荷预测方法，包括收集历史负荷数据和负荷影响因素信息；对历史负荷数据进行预处理；基于负荷影响因素信息使用模糊聚类分析法筛选出与待测日特征相似的相似日；基于相似日的经过预处理后的历史负荷数据建立回声状态网络负荷预测模型；基于回声状态网络负荷预测模型对待测日进行负荷预测。本发明考虑了负荷影响因素，筛选出了历史相似日，再用历史相似日的数据作为训练样本，极大提高了预测模型的预测精度；同时采用L1/2范数正则化方法对预测模型进行训练，增强了预测模型的泛化能力，进一步提高了预测结果的准确度。本发明还公开了一种基于回声状态网络的短期负荷预测系统。
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公开(公告)号：CN113642641B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202110929238.2
申请日：2021-08-13
申请人： 北京中电普华信息技术有限公司
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/2433 , G06Q10/063 , G06Q30/018 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种应用于电费追缴工单的数据处理方法及装置，包括：获取追缴工单数据；基于异常事件时序关系，确定所述追缴工单数据的异常分类；获取每一供电所对应的各个异常分类的追缴工单的目标数据；根据所述供电所的权重值，对所述目标数据进行加权计算，得到所述供电所的评分数据；基于所述评分数据，确定所述供电所的执行模式，以使得所述供电所基于所述执行模式进行电费追缴。实现了对追缴工单数据的客观自动化的数据处理，提升了针对电费追缴工单分析的客观性、准确性和效率。(56)对比文件Wenjie Hu等.UnderstandingElectricity-Theft Behavior via Multi-Source Data《.Proceedings of The WebConference 2020》.2020,第2264-2274页.
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公开(公告)号：CN111680933B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010607783.5
申请日：2020-06-29
申请人： 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分类号： G06Q10/0639 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
摘要： 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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