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公开(公告)号：CN111415060A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010070843.4
申请日：2020-01-21
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 国网浙江长兴县供电有限公司
Abstract: 本发明涉及电力系统运营维护技术领域，具体涉及基于客户标签的投诉风险分析方法，包括：A)收集客户数据；B)收集历年投诉数据；C)将n个客户进行聚类，为每个类簇关联投诉类型标签；D)依次计算用户到k个类簇的距离；E)将距离最小值的倒数作为客户发起投诉的初始风险，计算所有客户的初始风险的均值μ和方差σ；F)客户发起投诉的风险为为 投诉类型预测为类簇关联的投诉类型。本发明的实质性效果是：能够预测客户投诉的风险，找到高风险客户并优先排查客户对应的故障，从而降低投诉总数，提高电网客户整体满意度，并同时提高了电网整体运行可靠水平，优化运维资源的分配。
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公开(公告)号：CN111415060B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202010070843.4
申请日：2020-01-21
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 国网浙江长兴县供电有限公司
Abstract: 本发明涉及电力系统运营维护技术领域，具体涉及基于客户标签的投诉风险分析方法，包括：A)收集客户数据；B)收集历年投诉数据；C)将n个客户进行聚类，为每个类簇关联投诉类型标签；D)依次计算用户到k个类簇的距离；E)将距离最小值的倒数作为客户发起投诉的初始风险，计算所有客户的初始风险的均值μ和方差σ；F)客户发起投诉的风险为为投诉类型预测为类簇关联的投诉类型。本发明的实质性效果是：能够预测客户投诉的风险，找到高风险客户并优先排查客户对应的故障，从而降低投诉总数，提高电网客户整体满意度，并同时提高了电网整体运行可靠水平，优化运维资源的分配。
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公开(公告)号：CN110503232A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910576657.5
申请日：2019-06-28
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 国网浙江长兴县供电有限公司
Abstract: 本发明为一种分布式光伏负荷数据预测与修复方法，首先利用皮尔逊积矩相关系数进行相似用户选取和历史相似日选取，之后进行BP神经网络模型，然后利用训练好的BP神经网络模型进行数据预测，最终将预测数据与实际数据进行比较。本发明的优点是：在待预测用户的周围用户中选择相似用户确保待预测用户和相似用户具有相同的光照条件，提高预测的准确度；利用发电效率选取历史相似日，无需考虑天气和光照因素，选取便捷高效，同时能确保预测的准确度。
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公开(公告)号：CN119721938A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202410644901.8
申请日：2024-05-23
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司德清县供电公司
IPC: G06Q10/10 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06N20/00 , G06F18/24 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于两阶段多特征的配储用户识别方法，克服了现有技术中配储用户识别成本高、效率低、识别精度差的问题，包括下列步骤：利用kmeans算法对用户进行聚类并结合自定义规则确定潜在配储用户群体；基于初步识别结果，对潜在配储用户进行多维度典型配储用户负荷特征和用能特征提取；基于提取的多特征，采用机器学习分类模型进行配储用户精确识别训练；利用训练好的机器学习分类模型，对配储用户进行识别。通过两阶段算法，直接基于电网侧数据实现端到端分类识别，提升配储用户识别的准确度，无需进行大量人力排查，大幅降低人力成本和排查时间成本，用户配储识别精确性高。
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公开(公告)号：CN118627920A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410624401.8
申请日：2024-05-20
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司德清县供电公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于伪标签半监督学习的污染源超限排放研判方法，基于海量多源融合数据获取用户污染源超限排放研判所需输入数据；然后结合交叉聚合特征衍生、时序样本熵、卷积神经网络自动编码器进行多维度污染源超限排放特征提取，最后通过多个机器学习模型融合预测实现研判，此外，针对污染源超限排放用户实际样本集缺少问题，引入伪标签半监督学习算法实现样本扩充增强，提升模型研判准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117408253A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202310823066.X
申请日：2023-07-05
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 湖州电力设计院有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F16/36 , G06N7/02 , G06F18/22 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于本体对齐抽取技术的电力物联网数据集成方法，包括以下步骤：构建基于半监督学习的模糊论证框架GL‑SSCFAF；采用上下文策略定义模糊论证因子之间的“支持”和“反驳”关系；通过半监督的学习方法结合抽取最终对齐，解决相似性度量之间的冲突。通过设置面向电力物联网本体集成任务的半监督论证框架GL‑SSCFAF，在基于最小模糊熵的模糊论证框架基础上，提出通过半监督的学习方法抽取最终对齐，针对电力物联网本体的概念异构现象提出上下文策略，通过定义对应的两个实体在源本体和目标本体中的上下文实体之间的关系，减少错误匹配以避免集成本体的一致性和保守性违反问题。
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公开(公告)号：CN119849654A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202410885752.4
申请日：2024-07-03
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司德清县供电公司
Abstract: 本发明公开了一种基于改进联邦学习的虚拟电厂云边协同优化方法及系统，包括：虚拟电厂的云端节点建立初始模型，并将模型参数下发到边缘节点；边缘节点对模型参数进行低秩自适应分解，利用本地数据训练得到更新后的模型参数，上传到云端节点；云端节点对上传的模型参数进行加权聚合，并将聚合后的模型参数下发到边缘节点。本发明基于联邦学习框架，使得边缘节点的本地数据不需要大量传输到云端节点，减少了数据传输量并保护了数据隐私；同时在边缘节点处采用低秩自适应分解矩阵对模型参数进行训练更新，进一步减少云边协同的数据传输量，提升书传输过程的安全性；改进了在云端处模型参数的加权聚合方式，提升云端节点全局模型聚合的合理性。
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公开(公告)号：CN119721311A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202410687873.8
申请日：2024-05-30
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司德清县供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/049 , G06N3/0455 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了基于多源融合数据的主变负荷预测方法，涉及电力设备监控分技术领域，包括以下步骤：采集各项数据，并进行数据预处理；对原始时序数据进行平稳性检验和纯随机性检验，判断当前序列变化类型，并进行对应的特征提取；建立自回归模型、LightGBM模型和TiDE模型，利用线性回归加权法将三个模型融合得到主变负荷预测模型；建立运行风险评估模型，结合主变负荷预测模型的负荷预测结果进行风险评估及预警；利用线性回归加权法融合自回归模型、LightGBM模型和TiDE模型，提高模型预测精度，有效降低主变重过载概率，提高主变运行寿命。
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公开(公告)号：CN118037078B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410437244.X
申请日：2024-04-12
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
Inventor： 袁慧宏 , 徐朝阳 , 楼平 , 赵崇娟 , 石宏 , 范殷伟 , 王龙 , 陈家乾 , 王璞 , 黄志华 , 杨力强 , 徐国华 , 陈军 , 余劲 , 陈超 , 韦舒天 , 丁瀚
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种变电站碳排放计算数据迁移方法。为了克服现有技术需要在各个站点安装碳排放检测设备，花费大量的人力、物力与财力的问题；本发明通过变电站即有调度数据，以碳排放监测站点数据为锚点，通过层次权重，聚合各碳排放相似评判要素，并将权重加成后的要素进行聚类分析，找出最适合的锚点数据进行碳排放预测，实现以少数典型监测站点外推多数非碳监测站点的碳排放监测，响应碳管理的同时，大幅降低工程造价。
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公开(公告)号：CN119723608A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202410687975.X
申请日：2024-05-30
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司德清县供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06V40/10 , G06V10/20 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种吊车吊臂下站人识别方法、系统及介质，包括：收集吊车吊臂下站人的图像，并进行预处理得到原始数据集；基于原始数据集，构建检测模型并进行训练得到第一识别模型；对原始数据集进行增强处理后，对第一识别模型重新进行训练得到第二识别模型；对第一识别模型和第二识别模型进行集成，以集成后的模型进行吊车吊臂下站人的识别。本发明结合实际问题引入外部数据集扩充训练样本并标注，更多样本训练可提升模型精度；为抑制模型出现过拟合、提升模型预测鲁棒性，引入数据增强操作再次训练第一识别模型进行微调后得到第二识别模型，将两模型预测结果进行融合，结合后处理实现最终预测，从而提升预测的准确性和鲁棒性。
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