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公开(公告)号：CN105611653A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201511001309.3
申请日：2015-12-28
申请人： 国家电网公司 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司信息通信公司
IPC分类号： H04W88/02
CPC分类号： H04W88/02
摘要： 本发明公开了一种车载终端及其通信方法。其中，该车载终端包括：通信装置，用于收发北斗卫星数据和WIFI数据；控制装置，连接至通信装置，用于控制通信装置收发数据；以及电源装置，连接至通信装置和控制装置，用于给通信装置和控制装置供电。本发明解决了车载终端在无信号地区无法与外界通信的技术问题，进而达到了在无信号地区也可以与外界通信的效果。
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公开(公告)号：CN113537607B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110838392.9
申请日：2021-07-23
申请人： 国网青海省电力公司信息通信公司 , 国网青海省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请公开了一种停电预测方法。其中，该方法包括：从第一目标区域的样本数据中提取数据，构成训练基分类器的子训练集，其中，基分类器包括：多个不同学习模型，其中，学习模型与子训练集一一对应；基于学习模型对应的子训练集对学习模型进行训练，得到学习模型对应的目标学习模型；基于集成学习中的投票法集成多个不同目标学习模型，得到强学习器；将当前区域的目标停电数据输入至强学习器进行预测得到预测结果，其中，预测结果包括：停电或者不停电。本申请解决了由于相关技术中缺乏对停电情况的预测方法造成的供电可靠性差，影响用户用电体验的技术问题。
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公开(公告)号：CN112288172A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011194121.6
申请日：2020-10-30
申请人： 国家电网有限公司 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司信息通信公司
摘要： 本申请公开了一种台区线损率的预测方法、装置。其中，该方法包括：从预定系统自动采集台区内的电气数据；根据电气数据确定台区的原始电气特征指标数据，原始电气指标特征数据，其中，预定系统，包括：电力公司用电信息信息采集系统、营销业务应用系统、电力地理资讯系统GIS、电力管理系统PMS；对原始电气特征指标数据进行预设处理，得到目标电气特征指标数据，基于目标电气特征指标数据确定长短时记忆LSTM模型；将电气数据输入至长短时记忆LSTM模型，得到台区线损率的预测值。本申请解决了由于相关技术中的机器学习算法面临大规模高维度数据分析时泛化能力较差造成的预计结果不准确，且耗时较长的技术问题。
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公开(公告)号：CN112288303A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011226057.5
申请日：2020-11-05
申请人： 国家电网有限公司 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司信息通信公司
摘要： 本申请公开了一种确定线损率的方式、装置。其中，该方法包括：获取各个样本台区中第一特征指标；根据第一特征指标确定各个样本台区对应的各个台区类型，并构建各个台区类型对应的神经网络模型；获取目标台区的第二特征指标，根据第二特征指标确定目标台区的对应的台区类型，确定该台区类型对应的神经网络模型；从第二特征指标选择具有参数值的特征指标，将具有参数值的特征指标输入至神经网络模型，得到目标台区的第一预测线损率。本申请解决了由于相关技术中未考虑各个台区之间的差异性，将所有台区的线损均使用一种指标进行评价造成的评价结果误差较大、准确度较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN113744081B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202110969882.2
申请日：2021-08-23
申请人： 国网青海省电力公司信息通信公司 , 国网青海省电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本申请公开了一种窃电行为分析方法。其中，该方法包括：将预定组数的训练集输入至预设模型，使用反向传播训练算法对预设模型进行训练，得到预设组数的日用电量窃电行为分析模型；将目标日用电量时间序列数据输入至预设组数的窃电行为分析模型，得到多组二分类结果，其中，多组二分类结果的组数与预设组数的组数相同；根据多组二分类结果确定目标对象是否存在窃电行为。本申请解决了由于相关技术中基于人工排查的等方法判断是否存在窃电行为造成的人力成本较高、效率低下以及判断结果不准确的技术问题。
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公开(公告)号：CN112288303B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202011226057.5
申请日：2020-11-05
申请人： 国家电网有限公司 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司信息通信公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本申请公开了一种确定线损率的方式、装置。其中，该方法包括：获取各个样本台区中第一特征指标；根据第一特征指标确定各个样本台区对应的各个台区类型，并构建各个台区类型对应的神经网络模型；获取目标台区的第二特征指标，根据第二特征指标确定目标台区的对应的台区类型，确定该台区类型对应的神经网络模型；从第二特征指标选择具有参数值的特征指标，将具有参数值的特征指标输入至神经网络模型，得到目标台区的第一预测线损率。本申请解决了由于相关技术中未考虑各个台区之间的差异性，将所有台区的线损均使用一种指标进行评价造成的评价结果误差较大、准确度较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN113744081A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110969882.2
申请日：2021-08-23
申请人： 国网青海省电力公司信息通信公司 , 国网青海省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请公开了一种窃电行为分析方法。其中，该方法包括：将预定组数的训练集输入至预设模型，使用反向传播训练算法对预设模型进行训练，得到预设组数的日用电量窃电行为分析模型；将目标日用电量时间序列数据输入至预设组数的窃电行为分析模型，得到多组二分类结果，其中，多组二分类结果的组数与预设组数的组数相同；根据多组二分类结果确定目标对象是否存在窃电行为。本申请解决了由于相关技术中基于人工排查的等方法判断是否存在窃电行为造成的人力成本较高、效率低下以及判断结果不准确的技术问题。
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公开(公告)号：CN113554229A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110839818.2
申请日：2021-07-23
申请人： 国网青海省电力公司信息通信公司 , 国网青海省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请公开了一种三相电压不平衡异常检测方法及装置。其中，该方法包括：在各个目标时刻采集来自电能采集装置的三相电压数据，得到三相电压时间序列数据，其中，各个目标时刻之间间隔的时长相等；将三相电压时间序列数据输入至目标神经网络模型进行分析，得到目标时间段内的三相电压预测时间序列数据；基于三相电压时间序列数据与三相电压预测时间序列数据确定各个目标时刻的误差值；在误差值属于异常区间的情况下，确定误差值对应的目标时刻为三相电压发生不平衡的异常时刻。本申请解决了由于相关技术中基于孤立的数据进行异常检测造成的检测结果不准确以及实时性较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN113537607A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110838392.9
申请日：2021-07-23
申请人： 国网青海省电力公司信息通信公司 , 国网青海省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请公开了一种停电预测方法。其中，该方法包括：从第一目标区域的样本数据中提取数据，构成训练基分类器的子训练集，其中，基分类器包括：多个不同学习模型，其中，学习模型与子训练集一一对应；基于学习模型对应的子训练集对学习模型进行训练，得到学习模型对应的目标学习模型；基于集成学习中的投票法集成多个不同目标学习模型，得到强学习器；将当前区域的目标停电数据输入至强学习器进行预测得到预测结果，其中，预测结果包括：停电或者不停电。本申请解决了由于相关技术中缺乏对停电情况的预测方法造成的供电可靠性差，影响用户用电体验的技术问题。
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公开(公告)号：CN115186872A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210695602.8
申请日：2022-06-17
申请人： 国网青海省电力公司信息通信公司
摘要： 本发明公开了一种短期用电负荷预测方法，包括如下步骤：步骤一：负荷分解，步骤二：聚类融合，步骤三：采用贝叶斯短期用电负荷预测算法进行负荷预测，步骤四：算例分析，在公开数据集上随机选择一周的负荷数据作为样本进行实验，并将其与K‑means聚类负荷分析预测算法进行比较，本发明能够较好的预测实际用电负荷的走向，且与K‑means负荷预测算法相比，在负荷变化较快时的准确性更高，预测效果更优，尤其是在周末，K‑means负荷预测算法的误差较大，而本算法仍可保持较高的准确度，显著节约了运行时间，随着预测区域的扩大，本算法仍能保持较快的运行速度及较高的预测精度。
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