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公开(公告)号：CN111680938B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010811196.8
申请日：2020-08-13
Applicant: 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
Abstract: 本发明的目的在于解决现有复工复产监测系统无法精确监测企业复工复产情况的问题，提供一种基于电力流式大数据的复工复产监测方法及系统，提高复工复产监测精准度。包括生成复工复产监测地图，生成多个拟合时段；获取历史电量数据和实时电量数据；根据拟合时段的历史电力数据拟合形成企业在每个所述拟合时段的时间/耗电关系函数；计算每个时间/耗电关系函数的估算曲线精度值以确定目标估算函数；根据目标估算函数计算企业在当前时段的电量消耗估计值；计算企业在当前时段的电量消耗实际值；根据电量消耗实际值与电量消耗估计值的比值，缩放并填充该企业的复工复产轮廓图；实时本公开的技术方案可以更精准地监测精及反映复企业的复工复产情况。
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公开(公告)号：CN111767326A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010914927.1
申请日：2020-09-03
Applicant: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 清华大学 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/22 , G06K9/62
Abstract: 本申请属于数据生成技术领域，具体涉及一种基于生成式对抗网络的关系型表格数据的生成方法及装置。其中的方法包括：获取包括可分类数据、数字型数据、顺序型数据的原始的关系型表格数据；选择能唯一确定实体的可分类数据以确定相应的实体，将唯一确定实体的可分类数据作为实体标识属性；将包含实体标识属性的可分类属性元组作为条件信息，将随机噪声向量作为输入，通过预先训练的数据生成模型得到生成的关系型表格数据。本申请中的方法能同时学习离散分布与连续分布，抓取记录之间的关联；同时抓取实体层面多条记录的潜在趋势，准确生成与原数据分布近似的假数据，且数据的分布在表格层面拟合真实数据集。
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公开(公告)号：CN111680938A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010811196.8
申请日：2020-08-13
Applicant: 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
Abstract: 本发明的目的在于解决现有复工复产监测系统无法精确监测企业复工复产情况的问题，提供一种基于电力流式大数据的复工复产监测方法及系统，提高复工复产监测精准度。包括生成复工复产监测地图，生成多个拟合时段；获取历史电量数据和实时电量数据；根据拟合时段的历史电力数据拟合形成企业在每个所述拟合时段的时间/耗电关系函数；计算每个时间/耗电关系函数的估算曲线精度值以确定目标估算函数；根据目标估算函数计算企业在当前时段的电量消耗估计值；计算企业在当前时段的电量消耗实际值；根据电量消耗实际值与电量消耗估计值的比值，缩放并填充该企业的复工复产轮廓图；实时本公开的技术方案可以更精准地监测精及反映复企业的复工复产情况。
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公开(公告)号：CN111767326B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010914927.1
申请日：2020-09-03
Applicant: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 清华大学 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/22 , G06K9/62
Abstract: 本申请属于数据生成技术领域，具体涉及一种基于生成式对抗网络的关系型表格数据的生成方法及装置。其中的方法包括：获取包括可分类数据、数字型数据、顺序型数据的原始的关系型表格数据；选择能唯一确定实体的可分类数据以确定相应的实体，将唯一确定实体的可分类数据作为实体标识属性；将包含实体标识属性的可分类属性元组作为条件信息，将随机噪声向量作为输入，通过预先训练的数据生成模型得到生成的关系型表格数据。本申请中的方法能同时学习离散分布与连续分布，抓取记录之间的关联；同时抓取实体层面多条记录的潜在趋势，准确生成与原数据分布近似的假数据，且数据的分布在表格层面拟合真实数据集。
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公开(公告)号：CN112993980A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110201648.5
申请日：2021-02-23
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司 , 天津大学
Abstract: 本发明涉及电动汽车充电负荷时空概率分布模型技术领域，具体涉及一种电动汽车充电负荷时空概率分布模型计算方法，先利用OD矩阵的车辆出行统计数据，结合路网节点的人口数量、车辆行程耗时、路径选择、和车辆充电过程，计算路网中同种类型车辆单次出行概率分布及单辆车单次出行充电功率的时空概率分布；再结合交通分布情况、车辆的出行耗时和耗能特性，利用节点综合SOC和车流群综合SOC概率密度函数计算该路网中电动汽车充电负荷的时空概率分布，计算更精确且计算速度快。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109389145B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN201810942973.5
申请日：2018-08-17
Applicant: 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 浙江大学 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/23213 , G06F18/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于计量大数据聚类模型的电能表生产厂商评价方法，包括步骤：获取电能表的原始数据，筛选电能表质量的评估指标；采用高斯混合模型聚类算法提取典型评估指标数据，获取聚类中心，形成电能表质量综合评估的决策矩阵，并对其分别按效益型和成本型进行标准化处理；分别计算电能表各项评估指标基于层次分析法、熵权法、皮尔逊相关系数法以及变异系数法的权重，用指标权重的组合优化模型获得组合权重，对决策矩阵进行加权处理从而获得电能表质量综合评估的评估矩阵；用夹角度量法对电能表的质量进行综合评估，按照从高至低的顺序将各个电能表供应商的质量进行优劣排序，获得评价结果。其可以为精准核算电能使用量和电能收入提供支撑。
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公开(公告)号：CN112993980B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202110201648.5
申请日：2021-02-23
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司 , 天津大学
Abstract: 本发明涉及电动汽车充电负荷时空概率分布模型技术领域，具体涉及一种电动汽车充电负荷时空概率分布模型计算方法，先利用OD矩阵的车辆出行统计数据，结合路网节点的人口数量、车辆行程耗时、路径选择、和车辆充电过程，计算路网中同种类型车辆单次出行概率分布及单辆车单次出行充电功率的时空概率分布；再结合交通分布情况、车辆的出行耗时和耗能特性，利用节点综合SOC和车流群综合SOC概率密度函数计算该路网中电动汽车充电负荷的时空概率分布，计算更精确且计算速度快。
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公开(公告)号：CN109919173A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910029623.4
申请日：2019-01-11
Applicant: 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 浙江大学 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于减法聚类模型的多表融合用能行为分析方法，属于电力技术领域。目前应用的用户用能分析方法由于缺乏用户用水、用气数据，仅仅是基于用电量对用户用能进行的预测，无法充分挖掘用户用能之间的相关性，分析效果较差。本发明采集电、水、气数据，能够充分地挖掘用户用能之间的相关性，结合根据现场多年运行经验设计的基于减法聚类模型的多表融合用能行为分析方法，利用用户用日用电量、用水量、用气量，通过构建电水气融合数据矢量，利用聚类算法实现用户聚类，达到对居民用户用能的分类与离群用户区分，并在后续对离群用户进行研究是否出现窃电、漏水等用能异常，达到提高工作效率和减少供能企业损失的目的。
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公开(公告)号：CN109902915A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910029600.3
申请日：2019-01-11
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 浙江大学 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊C均值模型的电水气用能行为分析方法，属于电力技术领域。目前应用的用户用能分析方法由于缺乏用户用水、用气数据，分析效果较差，无法实现对居民用户用能的分类与离群用户区分，工作效率较低，可能对供能企业造成较大损失。本发明提供通过采集电、水、气数据，利用大数据并行计算技术对每一个用户的用能情况进行分析，利用用户日用电量、用水量、用气量等数据，构建电水气融合数据矢量，通过聚类算法实现用户聚类，达到对居民用户用能的分类与离群用户区分的目的，并能够对离群用户进行研究是否出现窃电、漏水等用能异常，提高工作效率和减少供能企业损失。
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公开(公告)号：CN109389145A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201810942973.5
申请日：2018-08-17
Applicant: 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 浙江大学 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
CPC classification number: G06K9/6223 , G06K9/6296 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于计量大数据聚类模型的电能表生产厂商评价方法，包括步骤：获取电能表的原始数据，筛选电能表质量的评估指标；采用高斯混合模型聚类算法提取典型评估指标数据，获取聚类中心，形成电能表质量综合评估的决策矩阵，并对其分别按效益型和成本型进行标准化处理；分别计算电能表各项评估指标基于层次分析法、熵权法、皮尔逊相关系数法以及变异系数法的权重，用指标权重的组合优化模型获得组合权重，对决策矩阵进行加权处理从而获得电能表质量综合评估的评估矩阵；用夹角度量法对电能表的质量进行综合评估，按照从高至低的顺序将各个电能表供应商的质量进行优劣排序，获得评价结果。其可以为精准核算电能使用量和电能收入提供支撑。
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