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公开(公告)号：CN114819789A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210179696.3
申请日：2022-02-25
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于组合预测模型的电能表库存需求预测方法，涉及需求预测领域。目前，电能表年度采购普遍存在准确度不高的现象。本发明包括步骤：构建第一电能表库存需求预测模型，得到电能表库存需求预测值向量Y1*；构建第二电能表库存需求预测模型，得到的电能表库存需求预测值向量Y2*；采用线性回归法，电能表库存需求预测值向量Y1*和电能表库存需求预测值向量Y2*作为电能表库存需求组合预测模型的自变量，构建电能表库存需求组合预测模型，基于线性回归方程，计算未来时段的库存需求。本技术方案采用组合预测的方法，使预测数据既符合历史数据的周期性波动趋势，又能根据不同情况下实际数据的变化情况进行差异化的预测，预测更加准确。
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公开(公告)号：CN111126759B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN201911128817.6
申请日：2019-11-18
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司温州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于异常事件故障关联度的电能表状态评估方法，涉及电能表状态评估方法。目前，电能表轮换滞后或过于频繁，电能表轮换报废不精确，浪费人力物力。本发明通过选取某批次发生过异常事件的电能表数据，作为搭建异常评估模型的基础数据，将异常事件分为全事件和计量异常事件，若发生次数与电能表故障无关系，则用贝叶斯公式计算其故障关联度，若发生次数与电能表故障有关系，按次数分别统计出故障概率，根据每个子异常事件的故障关联度系数，建立计量异常事件评估模型和全事件异常评估模型。本技术方案根据运行状态评估结果对电能表做出相对应的检验策略，指导智能电表的轮换，改善电能表轮换报废不够精确和浪费大量人力物力的问题。
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公开(公告)号：CN111126759A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911128817.6
申请日：2019-11-18
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司温州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于异常事件故障关联度的电能表状态评估方法，涉及电能表状态评估方法。目前，电能表轮换滞后或过于频繁，电能表轮换报废不精确，浪费人力物力。本发明通过选取某批次发生过异常事件的电能表数据，作为搭建异常评估模型的基础数据，将异常事件分为全事件和计量异常事件，若发生次数与电能表故障无关系，则用贝叶斯公式计算其故障关联度，若发生次数与电能表故障有关系，按次数分别统计出故障概率，根据每个子异常事件的故障关联度系数，建立计量异常事件评估模型和全事件异常评估模型。本技术方案根据运行状态评估结果对电能表做出相对应的检验策略，指导智能电表的轮换，改善电能表轮换报废不够精确和浪费大量人力物力的问题。
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公开(公告)号：CN114692672A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210134165.2
申请日：2022-02-14
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于用电特征和Mean Shift算法的用户类型分类方法，涉及电力运维领域。目前，用户类型分类依靠经验，且准确性差。本发明包括步骤：获取各用户用电数据；对数据进行预处理；获取负荷P和电量W两类型数据，并分别抽取相应特征，包括负荷特征和电量特征，并计算对应的负荷变化特征量和电量变化特征量；接着对特征进行筛选和降维处理，最后利用mean shift进行分类。通过采用Mean Shift分类技术，使得在分类过程中既不需要事先准备训练样本和训练标签，也不需要事先准备人工标签和事先确认分类总数，无需事先要求人工经验判断，在提高客观性的同时，有效提高工作效率和准确性。分类可以跟随企业和社会环境的变化而变化，进一步提高分类的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN110008982A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910029741.5
申请日：2019-01-11
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江杭州市临安区供电有限公司 , 杭州电子科技大学 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于光伏发电出力聚类的气象监测点选择方法，涉及电力领域。目前，为了提高预测光伏出力的准确，需设置多个气象监测点，成本高，目前预测光伏出力不能兼顾成本及预测的准确性。本技术方案利用聚类分析方法对每类天气类型下的用户光伏按照地域进行分块，分析不同区域的出力一致性，优化用户光伏的分群位置，统计区域内各个光伏电站与区域光伏出力的相关性系数，选择相关性大于设定值的电站作为该区域的代表电站，选择最为优越的代表电站所在地作为气象监测点。本技术方案可以利用最少的气象数据来预测群里每个用户光伏的功率，从而既优化了气象站位置选择以确保光伏预测精度，又减少了引入气象数据的成本，提高了经济性。
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公开(公告)号：CN110598972A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910682879.5
申请日：2019-07-26
申请人： 浙江华云信息科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/951 , G06F17/27
摘要： 本发明公开了一种基于自然语言处理的计量采集研究方向趋势分析方法，涉及自然语言处理领域。目前，传统的人力查询、阅读和分析等，难以准确分析新技术发展趋势。本发明包括以下几个步骤：(1)设计爬虫程序，获取计量采集领域核心期刊论文；(2)采用统计语言模型，对所获取论文文本内容进行分词处理；(3)通过词性标注，滤除停用词；(4)结合TF-IDF和TextRank方法，从候选词库中提取关键词；(5)判断关键词之间的相关性，对表达同一对象的不同词汇进行合并；(6)基于提取和合并结果，绘制相应研究热点的演变动态图。本技术方案能更好地适应现今日益庞大的文献数据库资源，并从中快速、智能地提炼出计量采集相关研究方向的研究热点。
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公开(公告)号：CN109947815B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN201811161728.7
申请日：2018-09-30
申请人： 国网浙江长兴县供电有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 中国计量大学 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/2458 , G06F16/28 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于离群点算法的窃电辨识方法，涉及一种窃电辨识方法。目前，传统窃电检测方法存在辨识度低、数据处理复杂度高以及不能为现场排查提供较为准确依据的问题。本发明包括步骤：获取用户日用电数据、对数据进行预处理、计算样本波动率CV、确定质心以及参数p和D、离群点算法进行窃电判别、确定窃电样本点和设置窃电警报。本发明结合电量波动率和改进的基于距离的离群点挖掘算法完成用户窃电的识别，不仅提高了窃电嫌疑点挖掘的准确度，还很大程度地提高了反窃电工作的效率。
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公开(公告)号：CN110008982B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN201910029741.5
申请日：2019-01-11
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江杭州市临安区供电有限公司 , 杭州电子科技大学 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/23213 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于光伏发电出力聚类的气象监测点选择方法，涉及电力领域。目前，为了提高预测光伏出力的准确，需设置多个气象监测点，成本高，目前预测光伏出力不能兼顾成本及预测的准确性。本技术方案利用聚类分析方法对每类天气类型下的用户光伏按照地域进行分块，分析不同区域的出力一致性，优化用户光伏的分群位置，统计区域内各个光伏电站与区域光伏出力的相关性系数，选择相关性大于设定值的电站作为该区域的代表电站，选择最为优越的代表电站所在地作为气象监测点。本技术方案可以利用最少的气象数据来预测群里每个用户光伏的功率，从而既优化了气象站位置选择以确保光伏预测精度，又减少了引入气象数据的成本，提高了经济性。
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公开(公告)号：CN110598972B
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN201910682879.5
申请日：2019-07-26
申请人： 浙江华云信息科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/951 , G06F40/289 , G06F40/284 , G06F40/247
摘要： 本发明公开了一种基于自然语言处理的计量采集研究方向趋势分析方法，涉及自然语言处理领域。目前，传统的人力查询、阅读和分析等，难以准确分析新技术发展趋势。本发明包括以下几个步骤：(1)设计爬虫程序，获取计量采集领域核心期刊论文；(2)采用统计语言模型，对所获取论文文本内容进行分词处理；(3)通过词性标注，滤除停用词；(4)结合TF‑IDF和TextRank方法，从候选词库中提取关键词；(5)判断关键词之间的相关性，对表达同一对象的不同词汇进行合并；(6)基于提取和合并结果，绘制相应研究热点的演变动态图。本技术方案能更好地适应现今日益庞大的文献数据库资源，并从中快速、智能地提炼出计量采集相关研究方向的研究热点。
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公开(公告)号：CN109947815A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201811161728.7
申请日：2018-09-30
申请人： 国网浙江长兴县供电有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 中国计量大学 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/2458 , G06F16/28 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于离群点算法的窃电辨识方法，涉及一种窃电辨识方法。目前，传统窃电检测方法存在辨识度低、数据处理复杂度高以及不能为现场排查提供较为准确依据的问题。本发明包括步骤：获取用户日用电数据、对数据进行预处理、计算样本波动率CV、确定质心以及参数p和D、离群点算法进行窃电判别、确定窃电样本点和设置窃电警报。本发明结合电量波动率和改进的基于距离的离群点挖掘算法完成用户窃电的识别，不仅提高了窃电嫌疑点挖掘的准确度，还很大程度地提高了反窃电工作的效率。
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