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公开(公告)号：CN111680074B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN201911403417.1
申请日：2019-12-31
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/26 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类算法的电力采集负荷漏点特征挖掘方法，涉及电力信息采集领域。目前在电力负荷数据采集过程中，常常出现数据采集不成功的情况，出现某些时刻用户负荷数据缺失，形成漏点现象，现有系统中的漏电采集采集精确度不高，采集成功率相对较低，掌握漏点情况信息不完善。本方法过程为：采集负荷数据；提取漏点数据；通过漏点数据提取漏点特征指标；对漏点数据指标进行聚类分析形成聚类类别特征；最后提取用户的漏点特征。通过负荷采集漏点结果数据以及采集过程行为数据进行分析，可以深入掌握用户漏点情况，及时发现设备漏点特征，提高采集成功率。
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公开(公告)号：CN115268823A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210859748.1
申请日：2022-07-19
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种通过语音控制办公软件的方法，所述通过语音控制办公软件的方法包括S1，输入语音；S2，语音流拾取；S3，将语音流送入语音服务器进行识别并输出识别结果为文本数据，以文本数据作为关键词；S4，以关键词作为命令文本呼叫进行文本命令库进行检索，检索到吻合的文本命令，则执行步骤S7，否则执行步骤S5；S5，将文本数据送入数据服务器进行模糊比对，包括拼音比对、多音字比对、方言比对、同音字的一种或几种，找出多组比对数据；S6，通过对多组比对数据进行权重运算，并解析出新的关键词，并执行步骤S4；S7，根据文本命令控制相应办公软件进行计算；具有提高工作效率等优点。
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公开(公告)号：CN114780297A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210502768.3
申请日：2022-05-09
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06F11/14
Abstract: 本发明公开了一种具有双活中心灾备机制的话务平台构建方法，所述具有双活中心灾备机制的话务平台构建方法包括：第一中心、第二中心、客户端、服务端和管理端，所述客户端与第一中心和/或第二中心进行信息交互，所述服务端与第一中心和/或第二中心进行信息交互，所述管理端与第一中心和/或第二中心进行信息交互，第一中心支持第一话务系统运行并在第二中心故障时接管第二话务系统运行，第二中心支持第二话务系统运行并在第一中心故障时接管第一话务系统运行，客户端供客户进行系统使用操作，服务端供客服为客户提供服务，管理端供管理员对系统进行维护管理，具有使用方便、实用性强、安全高效等优点。
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公开(公告)号：CN117950859A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410018725.7
申请日：2024-01-05
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
Inventor： 沈潇军 , 蒋锦霞 , 蒋鸿城 , 裴旭斌 , 赖晓翰 , 季超 , 卢文达 , 王艳艳 , 吴焕杰 , 耿继朴 , 沈志豪 , 孙世东 , 程清 , 赵磊 , 郑晓燕 , 冯烛明 , 于海青
Abstract: 本发明公开了一种数据中心的资源调度方法。该方法包括：获取不同时间段的数据中心的资源使用率和能耗数据；基于所述资源使用率和所述能耗数据，计算得到动态能效比；基于预设的评价标准对所述动态能效比进行评价，得到能效评价结果；根据所述能效评价结果对数据中心的资源分配进行调整。本发明通过计算动态能效比对数据中心的能效进行准确评估，从而针对性的进行资源调度，提高了数据中心的能效，满足不断增长的计算需求，避免了资源浪费或资源不足的现象发生。
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公开(公告)号：CN114881597A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210502772.X
申请日：2022-05-09
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06Q10/10 , G06F16/2457 , G06F16/248 , G06F16/23
Abstract: 本发明公开了一种智能联络平台，所述一种智能联络平台包括中控中心、客户移动终端、智能服务模块、执行终端、管理终端、知识库模块和数据库，所述中控中心分别和所述客户移动终端、所述智能服务模块、所述执行终端、所述管理终端、所述知识库模块和所述数据库电连接，中控中心用于协调平台各模块的数据交互，客户移动终端用于供客户进行信息查询和接收，智能服务模块用于为平台提供智能服务，执行终端用于支撑平台的工作运行，管理终端用于供管理者对平台进行管理，知识库模块用于提供信息学习和查询，数据库用于存储支撑平台运行的数据，具有智能高效、实用性强、使用方便等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112597440A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011503212.3
申请日：2020-12-17
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 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 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金融技术指标的用电异动分析方法，涉及用电异动分析领域。目前用电数据异动分析大多局限于挖掘用电数据的异常情况，难以捕捉由于企业生产改造、经济运行等原因引起的异动情况。本发明通过十字过滤线、零滞后异同移动平均线、布林线指标刻画用电负荷序列的特征，并适应性地设置指标参数满足异动分析任务的具体场景，根据同行业下指标概率分布图设定合理阈值，将超出指标阈值的定性为异动，有效描述负荷曲线特征，实现对异动现象的有效抓取，并且保证异动分析结果具有一定可解释性。能够准确有效地筛选出用电数据的显著异常变化；并通过辅助布林线指标捕获用电突变的检测，实现对异动的抓取工作，进一步保证异动分析的有效性。
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公开(公告)号：CN110288114A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910222802.X
申请日：2019-03-22
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本申请提出了基于电力营销数据的违规用电行为预测方法，包括从电力营销数据库中获取用户用电数据，对用户用电数据进行处理，得到用户用电相关系数矩阵，对获取到的系数矩阵进行整理得到用户用电数据表；构建卷积神经网络模型；将用户用电数据表划分为训练数据集和测试参数集，基于训练数据集对卷积神经网络模型进行训练，将测试参数集导入训练后的卷积神经网络模型中进行违规用电行为预测。从电力用户最近若干个月的用电数据中提取关键信息对该用户是否正在违规用电进行预测，通过根据以往电量使用的规律来判断该用户是否违规，能够提升判定的准确性。
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公开(公告)号：CN110110887A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910223787.0
申请日：2019-03-22
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本申请提出了对低压台区线损率的预测方法，包括获取低压台区线损数据，将获得的数据进行数据清洗，剔除其中异常线损数据；将清洗过的数据按特征进行K-Means聚类，计算各个K值对应的轮廓系数，并选择轮廓系数最接近1的聚类数为最优聚类数；归一化或标准化聚类后的特征数据，基于处理后的数据确定训练集和测试集；构建卷积神经网络模型，利用得到数据矩阵对模型进行训练，使用训练好的模型对数据进行预测。通过基于K-Means聚类和深度学习理论的卷积神经网络建立低压台区线损率的预测模型，既考虑了合计供电量、台区容量、总用户等特征数据与当前线损率之间的关系，又使用了上月线损率、同期线损率、同期累计线损率等历史线损数据来提高预测的准确性。
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公开(公告)号：CN114638465B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202210079371.8
申请日：2022-01-24
Applicant: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/15 , G06F18/213 , H04L43/08
Abstract: 本发明公开了一种基于二次评分的采集终端网络信号质量评价方法。目前已有的用电信息采集终端通信性能的检测实现较为复杂，且准确性低。本发明首先对终端指标项内部进行区间划分和特征值提取，然后根据指标项内部特征值对各指标进行首次评分，在可用指标项较少的情况下充分利用指标项内部信息；通过组合赋权法综合确定各指标间权重，进而对终端质量进行排序，得到终端网络信号的评价和排序结果，排查不良信号采集终端。本技术方案不仅考虑指标间的差异性，而且增加指标间关联性分析，同时考虑专家的主观经验，所得出的权重更加合理科学，终端评价更为客观、全面、准确，可在评价指标项较少的情况下充分利用数值信息，为后续的进一步分析打好基础。
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公开(公告)号：CN116385764A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310162648.8
申请日：2023-02-16
Applicant: 浙江华云信息科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 浙江大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种电能表小部件检测方法，涉及视觉检测领域。目前，小目标检测对于制式的电表小部件检测作用小，检测耗费时间长，且检测精度提升有限；本技术方案使用目标检测神经网络从原始图像中提取电能表部分图像，形成只包含整表的图片；计算电能表图片的长宽比例，设定标准电能表长度与宽度；确定电能表部件数量、种类、各部件左上角与右下角坐标；设定坐标初值，利用K‑means聚类方法将多张电能表图片进行聚类，确定各部件坐标中心值，形成标准电表模型；检测新电能表图片时，根据标准电表模型将电能表图片切分为各个小部件图片，利用简化神经网络检测部件内容，并调用偏差优化机制更新标准电表模型。本发明优化电能表中小部件的检测，检测精度得到提升。
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