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公开(公告)号：CN109783637A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811518919.4
申请日：2018-12-12
申请人： 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司
摘要： 本发明提供了基于深度神经网络的电力检修文本挖掘方法，包括获取由电力服务热线服务系统生成的电力检修文本；对获取到的电力检修文本进行由文本数据向数值型数据转换的处理；对处理后的数据进行基于神经网络的语义分类，得到表明具体需求的分类结果。通过引入通用的大规模预训练词向量，并没有因为专业词语覆盖度降低而影响分类效果，反而使得分类准确率大幅提升。这说明大规模外部词向量的引入，对提升电力行业复杂文本挖掘任务的效果有重要意义。
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公开(公告)号：CN111898650A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010650325.X
申请日：2020-07-08
申请人： 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
IPC分类号： G06K9/62 , G06F16/215 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的营配用数据自动聚类分析设备及方法，解决了现有技术的不足，方法包括预训练方法和微调方法，预训练方法首先将营配用数据输入预训练模块，然后预训练模块通过对营配用数据进行预训练构成预训练模型，微调方法首先读取预训练模型，然后加载营配用数据通过多次微调优化预训练模型构成最后自动聚类分析模型。
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公开(公告)号：CN111178585A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911233976.2
申请日：2019-12-05
申请人： 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
摘要： 本申请实施例提出了基于多算法模型融合的故障接报量预测方法，包括获取故障接报量数据，对接报量数据进行基于特征提取后输入至组合模型中；对组合模型中的各个模型进行训练，基于训练结果调整对应每个模型输出结果的权重值；基于调整后的权重值得到组合模型输出的接报量预测值。通过采取包括基于深度学习技术的循环神经网络LSTM、基于梯度提升树的XGBoost算法和LightGBM算法以及传统的时间序列算法SARIMA算法在内的多模型融合的算法设计，并且采取加权的方式得到最终预测结果，能够提成预测的准确性。
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公开(公告)号：CN109800310A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201811465625.X
申请日：2018-12-03
发明人： 祝春捷 , 夏霖 , 潘坚跃 , 陈超 , 孔晓杭 , 泮莉莎 , 施婧 , 李雅 , 雷云 , 陈晨 , 陈文康 , 王汝英 , 李欣荣 , 赵光俊 , 周航帆 , 魏伟 , 边立云 , 刘畅 , 李艳
摘要： 一种基于结构化表达的电力运维文本分析方法，包括如下步骤：①通过采集电力运维日志并加入维基百科的开源中文语料库构建电力运维语料数据库，同时对所构建的语料数据库进行预处理；②基于所构建的电力运维语料库，针对这种中文记录文档特征设计基于拼音统计的词向量；③采用CBOW模型网络架构生成中文词表示向量；④采用基于Bi-LSTM字符级提取方法识别实体关键词⑤对于所提取的实体关键词，构建多维特征语义槽结构；⑥提取影响事故发生的多类特征的类内和类间的关系。该方法可对庞大且冗杂的企业级文本数据资产实现对其进行统一管理，通过数据分析并高效获取相关设备网点运营状况，发现潜在的危险和隐患，在第一时间能够对异常事件做出响应。
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公开(公告)号：CN109800310B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201811465625.X
申请日：2018-12-03
发明人： 祝春捷 , 夏霖 , 潘坚跃 , 陈超 , 孔晓杭 , 泮莉莎 , 施婧 , 李雅 , 雷云 , 陈晨 , 陈文康 , 王汝英 , 李欣荣 , 赵光俊 , 周航帆 , 魏伟 , 边立云 , 刘畅 , 李艳
IPC分类号： G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/216 , G06F40/30
摘要： 一种基于结构化表达的电力运维文本分析方法，包括如下步骤：①通过采集电力运维日志并加入维基百科的开源中文语料库构建电力运维语料数据库，同时对所构建的语料数据库进行预处理；②基于所构建的电力运维语料库，针对这种中文记录文档特征设计基于拼音统计的词向量；③采用CBOW模型网络架构生成中文词表示向量；④采用基于Bi‑LSTM字符级提取方法识别实体关键词⑤对于所提取的实体关键词，构建多维特征语义槽结构；⑥提取影响事故发生的多类特征的类内和类间的关系。该方法可对庞大且冗杂的企业级文本数据资产实现对其进行统一管理，通过数据分析并高效获取相关设备网点运营状况，发现潜在的危险和隐患，在第一时间能够对异常事件做出响应。
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公开(公告)号：CN107292416A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710304743.1
申请日：2017-05-03
申请人： 国网浙江省电力公司 , 华北电力大学 , 浙江华云信息科技有限公司
发明人： 施永益 , 陈铁义 , 牛东晓 , 王亿 , 王龙 , 王海潮 , 王政 , 王锋华 , 夏洪涛 , 张旭东 , 陈浩 , 李偲 , 夏霖 , 董志会 , 雷云 , 齐冷艳 , 范华 , 周雷 , 洪洲 , 陈俊
摘要： 本发明公开了一种基于回归预测需量的电力用户基本电费决策方法，所述决策方法，步骤1、考虑时间、温度和不同月份对用户用电负荷的影响，构建用户每月用电负荷的回归预测模型，并将预测得到的用电负荷作为用户每月用电的申报需量；步骤2、根据总电容按容量计费方式计算容量电费，根据每月用电的实际需量和申报需量按需量计费方式计算需量电费；步骤3、比较需求电费和容量电费，判断需量计费方式较容量计费方式是否合算，做出最优基本电费选择，给出建议申报需量，并计算得到最优基本电费。本发明中的电力用户基本电费决策方法不仅减少电力用户的电力开支成本，而且利于供电企业合理分配电网资源。
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