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公开(公告)号：CN106096753A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610370768.7
申请日：2016-05-30
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
Abstract: 本申请提供一种光伏出力预测方法和装置，所述方法和装置通过获取光伏系统的预设出力影响因素在待测日对应的参数取值，并利用预先创建的包括光伏出力与所述预设出力影响因素间的关联关系的光伏出力预测模型，对所述预设出力影响因素的参数取值对应的光伏出力数据进行预测，最终实现基于所建模型预测出所述待测日对应的光伏出力数据，可见，应用本申请，可有效解决光伏系统的出力预测问题，从而可以为电力系统调度部门及时调整调度计划提供便利，进一步保障了发电的稳定性。
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公开(公告)号：CN106022959A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610335190.1
申请日：2016-05-19
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
IPC: G06Q50/06
CPC classification number: G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种面向削峰填谷的用电行为分析方法，包括：对历史时期内的主网负荷数据利用最大期望算法进行聚类，获取负荷在历史时期内不同日期的分群结果；对每个群体所包含的日期下的用户逐点负荷数据进行并行硬聚类算法，获得用户在不同日期群下的分群结果；对比主网日期群的负荷特征和用户在日期群下的分群结果的负荷特征，获得历史上不同日期下用户的削峰填谷模式匹配结果和错峰用电的目标对象。本发明能够对海量数据下的用户用电行为进行分析，进而提高用户行为定位的准确度，为更有效的开展客户服务、提高客户满意度、降低运营风险提供决策参考。本发明还公开了一种面向削峰填谷的用电行为分析系统。
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公开(公告)号：CN105844371A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610339069.6
申请日：2016-05-19
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
Abstract: 本发明提供了一种用电客户短期负荷需求预测方法，通过对采集到的每个用电客户的历史日负荷曲线数据按照日期进行聚类，然后对聚类得到的日期群体建立每个时刻点的负荷预测模型，最后查找与待测日期匹配的历史相似日，根据所述历史相似日所属日期群体的负荷预测模型得到所述待测日期的负荷预测结果。本方案利用并行计算框架，能够同时对海量用电客户的用电负荷需求进行预测，满足海量数据分析的速度及预测精度需求。
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公开(公告)号：CN107220851A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710379825.2
申请日：2017-05-25
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
CPC classification number: G06N20/00 , G06Q30/0202 , G06Q50/06
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于X13季节调整和因素回归的售电量预测方法及装置，对历史售电量数据进行预处理，利用X13季节调整算法将预处理后的售电量序列分解为趋势项、季节项和随机项；根据各子序列的影响因素和曲线特征采用预测算法分别进行预测，为保证趋势项预测精度和鲁棒性，采用多种算法分别进行预测；将各子序列的预测结果加和重构得到售电量预测结果，最后在多种预测结果中综合选择性能最优的预测结果；同时本发明实施例还充分考虑了一些影响因素对各分解项的影响；因此，采用本实施例的方案得到的预测结果精度更高。
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公开(公告)号：CN107220764A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710378514.4
申请日：2017-05-25
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
CPC classification number: G06Q10/06315 , G06Q10/06375 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于前导分析和因素补偿的售电量预测方法及装置，首先对原始售电量数据进行预处理，提升了建模数据质量；然后利用X13季节调整算法得到了售电量数据的趋势项、季节项和随机项三个子序列，在利用相关性分析深入研究各子序列影响因素的基础上，通过对子序列预测结果进行重构得到预测时间售电量的预测值；其中趋势项预测考虑了影响趋势项的相关指标并且采用多种机器学习算法分别进行预测，随机项预测考虑了春节因素及随机项因素，在外部因素变化异常的情况下也能实现精准的售电量预测；最后采用基于AHP的综合评价方法在四种加和结果中得到最具预测性能的预测结果。因此，采用本实施例的方法提升了售电量预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106651055A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611260341.8
申请日：2016-12-30
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 , 国家电网公司
Abstract: 本申请公开了一种短期售电量预测方法，包括：步骤S1：获取电力公司在预测月已发行用电量的低压用户的发行电量以及已发行用电量的高压用户的发行电量；步骤S2：获取电力公司在预测月未发行完用电量的高压用户在预测月的未发行时间段，并根据未发行完用电量的高压用户的历史日预售电量预测未发行完用电量的高压用户在未发行时间段内的电量，得到高压用户未发行时间段的电量；步骤S3：将低压用户已发行用电量、高压用户已发行用电量以及高压用户未发行时间段的电量进行求和，得到电力公司在预测月的售电量预测值。日度发行电量和日度预售电量数据准确反映近一段时间外部因素的变化情况，有效提高预测精度。本申请还公开了一种短期售电量预测系统。
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公开(公告)号：CN105302918A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510801534.9
申请日：2015-11-19
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
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30979
Abstract: 本申请公开了一种从电话用户中筛选网站潜在用户的方法及系统，该方法包括：先从电话客服系统和网站客服系统中提取目标用户群，目标用户群为对电话客服系统和网站客服系统都进行过访问的用户群；接着利用由目标用户群中每一个用户的用户属性、电话客服系统访问痕迹以及网站客服系统访问痕迹构成的训练样本集，构建筛选函数；最后利用筛选函数，对从电话客服系统中提取的待筛选用户群进行筛选，相应地得到网站客服系统的潜在用户群；其中，待筛选用户群为访问过电话客服系统但未对网站客服系统进行过访问的用户群。本申请实现了对网站客服系统的潜在用户进行有效地筛选，从而降低了网站推广成本和提高了推广效率。
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公开(公告)号：CN105117869A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510673673.8
申请日：2015-10-16
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国家电网公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种工作人员管理方法，包括：获取预设量的工作人员；确定聚类指标，并确定每个工作人员与聚类指标对应的数据为该工作人员的聚类指标数据；根据每个工作人员的聚类指标数据利用视觉聚类算法进行聚类，得到聚类结果；根据聚类结果将工作人员分成不同的类，得到分类结果。本申请并不预先确定需要将工作人员进行分类的类个数，而是通过视觉聚类算法根据每个工作人员的聚类指标数据对其进行分类，视觉聚类算法是模拟人的视觉认知过程，可以自动辨析聚类个数，因此，本申请公开的一种工作人员管理方法能够自动确定工作人员的类个数，准确度较高，避免了工作人员的分类不符合工作人员的实际工作表现的情况发生。
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公开(公告)号：CN107093109A
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201710274248.0
申请日：2017-04-24
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
CPC classification number: G06Q30/0201 , G06Q50/06
Abstract: 本申请提供了一种异常高温对售电量的影响分析方法及装置，利用线性插值方法得到目标区域中的月度GDP增速值，使得GDP增速值粒度更细，从而提高计算数据的质量；根据目标月份的最高温度是否大于目标月份最高温度的置信区间的最大值，以及目标月份的售电量增速值是否大于目标月份售电量增速的置信区间的最大值，判断目标月份的售电量是否受到高温影响，保证了对高温对目标月份售电量的影响分析结果的有效性；对于受到高温影响的目标区域，利用目标月份的实际售电量减去售电量置信区间的上限得到售电量的影响变化值，这部分变化值是由于GDP增速和温度的异常造成的，通过计算出GDP增速和高温的影响变化值，从而可以准确计算得到高温对售电量的影响值。
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公开(公告)号：CN106682840A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611269967.5
申请日：2016-12-30
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 , 国家电网公司
CPC classification number: G06Q10/06315 , G06Q10/06375 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开了一种基于日累计发行电量的短期售电量预测方法，包括：步骤S1：建立关于预测月份的日累计发行电量与去年同期日累计发行电量的线性函数关系，预测月份的日累计发行电量作为应变量，去年同期日累计发行电量为自变量；步骤S2：将预测月份的首日至预测日的日累计发行电量数据以及去年同期日累计发行电量数据代入线性函数关系，计算模型参数；步骤S3：将模型参数代入线性函数关系，得到短期售电量线性模型；步骤S4：将去年同期月份最后一天的日累计发行电量数据代入短期售电量线性模型中，得到预测月售电量。日累计发行电量数据准确反映当月天气、经济等波动情况，随预测日越接近月末日，建模时利用的日累计发行电量数据越多，准确度越高。
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