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公开(公告)号：CN113487448A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110600479.2
申请日：2021-05-31
Applicant: 国网上海市电力公司 , 国网上海能源互联网研究院有限公司 , 星环信息科技(上海)股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于电力大数据的电力信用标签化方法及系统，所述的方法包括以下步骤：S1：获取用电用户的电力数据信息，并进行数据的预处理；S2：根据电力数据信息构建用户的一级事实标签；S3：构建分析模型，根据一级事实标签获取用户的二级规则标签；S4：基于二级规则标签构建预测模型，获取用户的三级模型标签，完成用电信用的标签化。与现有技术相比，本发明能够有效、及时获取电力用户的用电状况，获取用电用户的电力测情况，构建企业电力信誉评价模型。
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公开(公告)号：CN113487062A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110597175.5
申请日：2021-05-31
Applicant: 国网上海市电力公司 , 国网上海能源互联网研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于周期自动编码器的电力负荷预测方法，包括：采集各个台区的电力负荷数据，形成历史电力时间序列；对历史电力时间序列进行预处理，通过训练好的周期自动编码器对历史电力时间序列进行重构，生成历史电力时间序列的嵌入序列；将历史电力时间序列的嵌入序列输入训练好的预测器，获得预测电力负荷序列数据。与现有技术相比，本发明具有预测精度高等优点。
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公开(公告)号：CN113468152A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110624156.7
申请日：2021-06-04
Applicant: 国网上海市电力公司 , 国网上海能源互联网研究院有限公司
IPC: G06F16/215 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种高频用户用电数据清洗方法、系统、设备及存储介质，所述的方法包括以下步骤：S1：读取用户用电数据；S2：对用户群进行切分；S3：对切分后的用户进行异常值的检测及剔除；S4：对用户用电数据进行预填充，获取预填充后的各用户用电数据的缺失率，剔除缺失率大于缺失率阈值的用户用电数据；S5：根据用户用电数据的连续缺失最大天数判断用户用电数据的缺失模式，根据缺失模式对用户用电数据进行填充；S6：对填充结果进行校验，利用邻近值填充法填充未填充数据，获取清洗结果。与现有技术相比，本发明有效提高数据清洗效果和填充效率，提高数据填充的准确性。
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公开(公告)号：CN113469419A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110651692.6
申请日：2021-06-11
Applicant: 国网上海市电力公司 , 国网上海能源互联网研究院有限公司 , 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种商业楼宇用电量预测方法及系统，方法包括：利用第二回归预测模型预测商业楼宇用电量；其中，所述的第二回归预测模型的获取过程包括：采集商业楼宇用电器的历史用电数据，并进行预处理；根据历史用电数据，通过回归分析建立第一回归预测模型，通过剔除步骤剔除第一回归预测模型中不显著的自变量，获得第二回归预测模型。与现有技术相比，本发明计算量少，操作简单，准确度高，可直观地观察各自变量对用电量预测值的影响。
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公开(公告)号：CN114116667A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111395569.9
申请日：2021-11-23
Applicant: 国网上海市电力公司 , 星环信息科技(上海)股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种电力数据应用场景的数据治理系统，包括数据接入平台、数据仓库平台和数据治理平台；数据接入平台：接入源系统数据；数据仓库平台：临时存储并清洗所述源系统数据为遵循数据库第三范式的数据进行分层存储，并支持复杂的分析操作，为所述数据治理平台提供查询结果；数据治理平台：抽取符合业务要求的样例数据，指定数据质量校验规则，并建立数据血缘关系，为异常数据查询源系统数据。与现有技术相比，该发明构建包括数据、应用、技术和组织的四位一体的均衡的数据治理框架体系，解决当前数据管理所面临的问题，提升相关业务域的数据质量，为数据应用提供更加精确、精准的数据，夯实数据基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113592533B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202110733679.5
申请日：2021-06-30
Applicant: 国网上海市电力公司 , 星环信息科技(上海)股份有限公司
IPC: G06Q30/0201 , G06Q30/0203 , G06Q50/06 , G06N3/088
Abstract: 本发明涉及一种基于无监督学习的异常用电检测方法及系统，所述的方法包括：S1：对用户的用电数据进行处理，基于社群演化理论获取用户的社群演化异常度值；S2：对用户的用电数据和台账数据进行处理得到用户的用电特征，获取用户的群体行为异常度值；S3：根据用户的用电数据获取用户的历史用电特征，采用LOF算法计算考虑历史用电特征的个体功率异常度值；S4：根据用户的用电数据和客观关联因素，获取用户的关联因素异常度值；S5：基于社群演化异常度值、群体行为异常度值、个体功率异常度值和关联因素异常度值获取用户的综合用电异常水平。与现有技术相比，本发明具有检测识别准确性高、综合考虑因素完善等优点。
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公开(公告)号：CN113743977A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110720759.7
申请日：2021-06-28
Applicant: 国网上海市电力公司 , 星环信息科技(上海)股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于用户行为的用电数据特征提取方法及系统，所述方法包括以下步骤：S1：获取用户用电数据；S2：对用户用电数据进行基于BIC的特征选择，获取用户用电数据的参数重要性排序，并确认特征选择结果；S3：根据选择的特征进行一次聚类，获取一次聚类结果；S4：对一次聚类结果的不同类型分别进行第二次聚类，获取用电数据特征。与现有技术相比，本发明提高聚类结果的可靠性和准确性，实现用户用电数据特征的有效提取，可以准确发现用电高峰。
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公开(公告)号：CN113592533A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110733679.5
申请日：2021-06-30
Applicant: 国网上海市电力公司 , 星环信息科技(上海)股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于无监督学习的异常用电检测方法及系统，所述的方法包括：S1：对用户的用电数据进行处理，基于社群演化理论获取用户的社群演化异常度值；S2：对用户的用电数据和台账数据进行处理得到用户的用电特征，获取用户的群体行为异常度值；S3：根据用户的用电数据获取用户的历史用电特征，采用LOF算法计算考虑历史用电特征的个体功率异常度值；S4：根据用户的用电数据和客观关联因素，获取用户的关联因素异常度值；S5：基于社群演化异常度值、群体行为异常度值、个体功率异常度值和关联因素异常度值获取用户的综合用电异常水平。与现有技术相比，本发明具有检测识别准确性高、综合考虑因素完善等优点。
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公开(公告)号：CN115096841B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210711494.9
申请日：2022-06-22
Applicant: 国网上海市电力公司 , 重庆大学 , 华东电力试验研究院有限公司
IPC: G01N21/3586 , G01N21/01
Abstract: 本发明实施例公开了基于太赫兹光谱的液体样品光谱测试系统、方法及样品池。该液体样品池包括：样本池本体，样本池本体为由底板和侧板构成的顶部开口的容置仓结构；隔断片，位于样本池本体内部，隔断片与底板以及相对的两个侧板连接，隔断片将样本池本体隔断形成两个容置仓。本发明实施例解决了现有液体样品光谱测试中，先后测量参考信号和样品信号，环境改变所导致的参考信号不准确且测试过程耗时长的问题，实现了参考信号与样品信号在同一环境下测量且测试时间缩短的技术效果。
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公开(公告)号：CN114169118B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202111551789.6
申请日：2021-12-17
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海交通大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/08 , G06F113/04
Abstract: 一种考虑分布式电源出力相关性的配电网拓扑结构辨识方法，在离线阶段将经过预处理的电网数据作为训练集对神经网络进行训练，在在线阶段，通过测试集输入训练后的神经网络得到合成的节点电压幅值样本，然后采用基于最大信息系数的最大生成树算法进行配电网拓扑结构辨识，得到配电网所有节点对，每个节点对表示配电网拓扑结构中的一条边，作为配电网拓扑结构辨识结果。本发明采用神经网络建立节点电压幅值与节点注入功率间的关系，并提出基于最大信息系数的最大生成树算法进行配电网拓扑结构辨识。
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