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公开(公告)号：CN117217805A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311299582.3
申请日：2023-10-09
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F18/23
摘要： 本发明涉及了一种省电网交易时段划分方法、装置、终端及其存储介质。包括一种充分考虑季节性因素的更为精准的时段划分方法，在选定月份中基于净负荷数据和负荷的偏离度数据，采用聚类算法获得准确的峰谷平时段划分；包括省电网交易时段划分装置，装置包括采集单元和聚类单元；包括处理器及存储介质一种终端；以及一种储存有计算机程序的可读存储介质。本发明体系完整，涉及了精确的时段划分方法和与其配套的软、硬件设施，构思巧妙，易于实施。
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公开(公告)号：CN114757191A9
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210319638.6
申请日：2022-03-29
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06F40/295 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明提出一种基于深度学习的电力舆情领域命名实体识别方法与系统，整理电力舆情的文本数据，标记出所述文本数据中的实体词；将数据预处理标注为位置索引标注序列；对预处理后的数据进行特征提取；根据数据标注结果抽取新的电力舆情文本数据中的实体词。本发明的位置索引标注方式很好地解决了实体之间交叉包含的问题；结合文本中每个字的五笔顺序与偏旁部首的特征，通过BiLSTM模型进行特征的提取，与BERT预训练模型得到的BERT特征相融合，增强了特征向量中语义的表征，可以更好、更准确的抽取文本包含的实体；通过使用CRF层对得到的位置索引序列标签进行约束，大大减少不规则标签出现的概率，从而可以获得较好的实体标签序列。
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公开(公告)号：CN113986970A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111242314.9
申请日：2021-10-25
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06Q30/02 , G06Q40/00 , G06Q50/06
摘要： 本申请公开了一种基于基线库数据的量费计算结果检测方法，包括：构建不同量费计算检测场景与指标的量费计算检测策略；根据量费计算检测对象特征，确定量费计算检测场景与指标，匹配相应的量费计算检测策略；根据匹配的量费计算检测策略，获取相应的基线库标准数据；基于获取的基线库标准数据，按照量费计算检测策略进行模拟计算；将计算结果和基线库标准数据进行分类比对；比对结果，结合指标权重和关联性，对量费计算检测对象进行综合评价，生成量费计算结果检测报告。本发明为是否具备投产条件提供科学依据，同时精准定位异常场景，智能分析异常原因，为后续改进完善提供数据及技术支撑。
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公开(公告)号：CN113935819A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111242327.6
申请日：2021-10-25
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本申请公开了一种核算异常特征提取方法，包括：对异常数据进行整合和标准化处理；构建核算异常典型库；提取异常维度和异常指标因子，构建异常特征关联图；将异常特征关联图与数据融合，得到异常信息关联分析模型；训练异常信息关联分析模型，并通过实际的核算业务场景匹配异常实体，验证异常实体与业务场景的关系。本发明可以从核算异常中，通过分析用户不同的业务场景，提取核算异常特征，从多维度围绕多个业务指标，大幅减少核算过程中产生的异常情况，减少人员检查判别的工作量，提升工作效率。
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公开(公告)号：CN117171682A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310977886.4
申请日：2023-08-04
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/23213 , G06F18/22 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
摘要： 一种电力系统中异常用电用户的识别方法及系统，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，基于用电用户的历史用电数据，构建用电用户的用电量与电力系统的调度计划之间的关联关系，并基于所述关联关系构建用电用户的特征向量；步骤2，采用K‑means聚类算法以用电用户的特征向量为依据对所述用电用户进行分类，并从分类结果中提取典型特征向量；步骤3，以所述典型特征向量为参考，计算当前用电用户与所述多个聚类中心之间的相似度，若所述相似度符合预设标准，则判定所述当前用电用户存在异常用电行为。本发明准确识别用户异常用电，与电网的调度计划有机联系，实现对于用电用户的合理利益维护，实现电力保供，确保电网安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN116885728A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310689688.8
申请日：2023-06-12
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
摘要： 一种新型峰谷负荷转移量评估方法及系统，所述方法包括收集地区的历史用电情况数据集并进行分类，得到年份不同行业的用电量与电价数据；根据得到的数据，针对每一行业，根据日负荷量选取不同年份的典型日，分别计算该行业每一年份典型日的峰谷电价价差和峰谷用电量差占当天总用电量的比例；根据计算结果计算每一行业的峰谷负荷‑价格弹性系数；根据电价变化，结合每一行业的峰谷负荷‑价格弹性系数，计算得出每一行业因价格变化带来的峰谷负荷转移量。能够准确反映实施新电价后用户侧电量变化量，以便实行新的分时电价时能够考虑到需求侧的变化。
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公开(公告)号：CN115510866B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211430058.0
申请日：2022-11-16
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G06F40/295 , G06F40/242 , G06F40/126 , G06F16/36 , G06F40/30
摘要： 一种面向电力领域实体关系协同的知识抽取方法及系统，获取电力领域文本数据，并对获取的数据进行特征处理；对获取的特征数据进行BERT模型训练；将编码特征Encoder输入到实体关系抽取层，获取实体关系信息编码之后解码得到实体关系候选集；将编码特征Encoder输入到边界对齐层，获取边界对齐信息编码后再输入到特征注意力模块，获得边界对齐信息加强编码之后解码得到边界对齐候选集；将上述获得的实体关系候选集和边界对齐候选集求交集，获取知识抽取结果。本方法系统有效提高了电力领域实体关系的抽取准确率。较于传统方法不仅在速度上有明显的优势，而且不存在误差传播等问题。
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公开(公告)号：CN115545348A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211473647.7
申请日：2022-11-23
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
摘要： 本发明涉及电量计量技术领域，具体公开了一种适用于复杂计量采集条件的电量获取及拟合方法，包括：获取用户计量表计的类型；依据所述用户计量表计的类型，判断用户是否具备分时段计量采集条件；若用户具备分时段计量采集条件，则分别获取用户主表和副表的分时段电量数据，并计算当日用户每个分时段的用电量；若用户不具备分时段计量采集条件，则分别获取用户主表和副表的尖、峰、平、谷时段电量数据，并计算当日用户每个小时的用电量；根据所述用户每个分时段的用电量或者所述用户每个小时的用电量，生成用户日用电量曲线。本发明能够实现适用于各类计量条件用户的小时级至分钟级的电量曲线生成，支撑各类用户参与电力现货交易。
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公开(公告)号：CN115510866A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211430058.0
申请日：2022-11-16
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G06F40/295 , G06F40/242 , G06F40/126 , G06F16/36 , G06F40/30
摘要： 一种面向电力领域实体关系协同的知识抽取方法及系统，获取电力领域文本数据，并对获取的数据进行特征处理；对获取的特征数据进行BERT模型训练；将编码特征Encoder输入到实体关系抽取层，获取实体关系信息编码之后解码得到实体关系候选集；将编码特征Encoder输入到边界对齐层，获取边界对齐信息编码后再输入到特征注意力模块，获得边界对齐信息加强编码之后解码得到边界对齐候选集；将上述获得的实体关系候选集和边界对齐候选集求交集，获取知识抽取结果。本方法系统有效提高了电力领域实体关系的抽取准确率。较于传统方法不仅在速度上有明显的优势，而且不存在误差传播等问题。
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公开(公告)号：CN113704709A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110996040.6
申请日：2021-08-27
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06F21/16
摘要： 基于属性重要性指数的数字水印数据溯源方法，具体包括以下步骤：1，对要被分发的原始数据进行汇总，提取每条原始数据的预测属性与类标号属性形成数据表；2，根据原始数据的数据接收者创建水印索引表，并生成密钥KEY；3，形成非重要属性集attr；4，嵌入水印得到含有水印的数据集；5，将含有水印的数据集按照水印索引表中数据接收者的信息进行分发，并采集分发过程中或分发后已经完整泄露或部分泄露的疑似泄露数据，形成疑似泄露数据集；6，提取疑似泄露数据集中每条数据中的所有子水印并将其连接位完整的水印；7，提取出的完整水印，通过水印索引表查找出对应的数据接受者，即为泄露数据的个体，完成数据泄露溯源。
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