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公开(公告)号：CN116760098A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310529507.5
申请日：2023-05-11
申请人： 河南豫氢动力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明专利涉及一种集装箱式燃料电池热电联供系统设备，采用隔离式布置方案，分为燃电仓、电气仓、配电及消防仓；整体性好，易于实现模块化集成；安全性好，集装箱顶部设计有风力风球，可实现仓内主动换气，仓内配备先进的七氟丙烷消防喷淋系统，主动与被动安全设施，保证使用安全；人机界面友好，操作面板与监控面板设置在集装箱外围结构，可实现仓外唤醒与监控；集装箱设备内部配备电能转化与换热设施，发电的同时向外输出热能，提高整体效率，节省能源。
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公开(公告)号：CN111047094A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911272670.8
申请日：2019-12-12
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电力科学研究院 , 浙江华云信息科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习算法的抄表数据异常分析方法，涉及电力用户抄表异常判定方法领域。历来对于抄表数据异常类意见投诉的处理多采用现场检测的方法，耗费物力、人力资源，效率低，对于确定的抄表数据异常用户差错电量的判定也存在方法单一、准确率低下等问题。本方法采用经深度学习训练的BP神经网络建立用户抄表数据异常属实判定算法模型及优化配置策略，实现工单用户抄表数据异常属实的快速准确判断，通过建立抄表数据异常用户日用电量预测模型和优化配置策略，实现差错时间和差错电量的准确估算。从而提高95598指标分析与质量管控的工作效率，发挥辅助决策作用。
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公开(公告)号：CN117113020A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310582776.8
申请日：2023-05-23
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网四川省电力公司
发明人： 张冰 , 廖学静 , 王文浩 , 吕顺利 , 杨建旭 , 马小敏 , 罗欣 , 金炜 , 邵进 , 王小红 , 王伟 , 周捷 , 张海滨 , 李金波 , 刘凡 , 国中琦 , 姬秋华 , 何思源 , 李志坚 , 梅德冬 , 董璇
IPC分类号： G06F18/20 , G06F18/214 , G06F17/13 , G06F18/22
摘要： 本发明公开了一种变压器状态量变化趋势预测方法及系统，所述方法步骤如下：提取变压器各感知量的历史数据，并进行预处理；根据各状态量历史数据的变化规律，匹配相适应的预测模型及预测步长；对各状态量预测数据进行分析诊断。所述系统包括数据提取模块、分析判断模块，以及结果展示模块。本发明能够以根据变压器状态量的历史数据进行短期趋势预测，提前预警变压器的故障缺陷，对保障电力系统安全运行有较高实用价值。
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公开(公告)号：CN109670167A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811247198.8
申请日：2018-10-24
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电力科学研究院 , 浙江华云信息科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于Word2Vec的电力客服工单情感量化分析方法，涉及一种电力客服工单分析方法。传统的情感分析方法不能有效甄别情感强度。本发明结合电力客服工单文本特征，对历史电力客服工单和不满意工单进行分类梳理、数据清洗，再基于百度词库梳理形成初始化多元情感词库，采用逆向最大匹配算法进行工单文本分词，基于Word2Vec神经网络构建融合客户诉求语义的积极词、消极词、否定词、程度副词、以及词序的词向量，通过历史客服工单进行机器学习训练生成融合诉求情感的学习模型，基于模型中的词性亲疏关系来拓展词性语料库，采用相似度词序矩阵量化算法进行情感量化计算，完成客服工单情感量化分析，有效区分情感强弱差异，确定紧急程度。
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公开(公告)号：CN111061837A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911311140.X
申请日：2019-12-18
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F16/33 , G06F16/332 , G06F16/35 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种话题识别方法，涉及自然语言处理领域，用于解决现有缺少对客服服务内容统计的方法，该方法包括以下步骤：获取未标注的文本数据和已标注的文本数据；将所述已标注的文本数据作为训练样本，训练得到主题识别模型；利用所述主题识别模型对所述未标注的文本数据进行识别，得到主题识别结果；将所述主题识别结果输入话题生成模型，得到各个主题对应的话题。本发明还公开了一种话题识别装置、电子设备和计算机存储介质。本发明通过对文本进行主题的识别，并通过话题模型得到每个主题对应的话题，进而完成客服服务内容的统计。
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公开(公告)号：CN109685240A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811247204.X
申请日：2018-10-24
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电力科学研究院 , 浙江华云信息科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于LSTM深度学习的95598话务工单预测与异动预警方法，涉及一种电力话务工单分析方法。目前人为通过同比、环比数值、增幅数值来确定异动阀值，不能实时、准确、科学地设定阀值，导致监控预警、问题定位、趋势预测能力不足。本发明基于LSTM神经网络深度学习技术，通过建立科学的指标异动预测模型，研究各项指标的数理关系，实现短期话务工单置信异动预测与智能预警应用。本技术方案更高效、更精益、更智能地从大量指标中取得指标分析预警，提高客服指标分析与质量管控的工作效率。弥补传统曲线拟合建模需要定期模型修正的不足，支持在线实时动态学习预测与预警分析，提升日常指标的监控预警、问题定位、趋势预测能力。
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公开(公告)号：CN118644455A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410765778.5
申请日：2024-06-14
申请人： 国网电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F40/126
摘要： 本发明公开了一种变压器表面缺陷诊断方法、系统、设备及存储介质，方法包括，对变电站巡视系统采集到的变压器可见光图像进行图像预处理，并按预设比例分为训练集和测试集，对训练集中的图像标注缺陷文字描述；采用one‑hot编码方法对缺陷文字描述进行编码，同时基于卷积神经网络模型对训练集中的图像进行池化操作，并与one‑hot编码结合组成最终特征向量，完成初步诊断模型的构建；将训练集中的图像输入初步诊断模型，完成训练，得到变压器表面缺陷诊断模型；使用变压器表面缺陷诊断模型对待检测图像进行检测，将得到的目标向量根据one‑hot编码规则破译得到该图像的缺陷描述，完成变压器表面缺陷诊断；本发明实现了变压器表面缺陷类别诊断与精准定位。
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公开(公告)号：CN111161094A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911272970.6
申请日：2019-12-12
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电力科学研究院 , 浙江华云信息科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的电力工单诉求点识别方法，涉及电力工单诉求点识别方法领域。目前客户诉求挖掘效率低下，面对海量非结构化文本诉求，仍停留在依靠人工进行数据处理与分析的阶段，存在数据处理方式单一、投入人力成本高，实时性差等问题。本方法包括建立诉求点机器识别标签体系、工单诉求高维矩阵向量化、诉求点机器识别建模、样本学习训练、相似度模型识别分类等关键步骤。利用深度学习技术手段，有效实现以机器识别为主、人工复核为辅的诉求人机偶合识别分类功能，实时精准识别客户诉求点，提高诉求分析与问题管控的工作效率，减少一线人员诉求分析压力。
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