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公开(公告)号：CN108229838B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN201810055690.9
申请日：2018-01-19
申请人： 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
摘要： 一种基于客户感知的电网供电质量综合评价方法，涉及电网供电质量领域。目前，不能客观反应供电质量对客户的真实影响和感知情况。本发明结合电力95598客户服务、电力客户台账、PMIS等多源信息，基于数据清洗后的业务工单数据，充分挖掘电力客户需求与不同供电质量相关因素及其影响程度的关系，采用结合模式识别等方法提取停电事集和电压不合格事件集；在此基础上，计算各指标数据，采用层次分析等综合评价方法对待评价地区进行供电质量评价。本技术方案客观地反映电力客户对于电网供电质量及其服务的感受，反映出评价地区供电质量的薄弱点，有利于实现客户感知信息在电网供电质量及其服务能力方面的量化分析，丰富现有的电力客户服务评价体系。
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公开(公告)号：CN111767324B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010914904.0
申请日：2020-09-03
申请人： 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分类号： G06F16/2458 , G06K9/62
摘要： 本申请实施例提出了一种智能关联的自适应数据分析方法及装置，包括处理初始高维时间序列得到时序数据，构建每条时序数据相对于与其他时序数据的关联性向量，基于关联性向量构造时间序列关系图模型；对于每一条时序数据关联性向量进行动态异常监测，基于监测结果对关联性向量进行更新；根据关联性向量的更新结果判断是否需要更新关系图模型，如果需要则执行更新关系图模型的操作；基于更新后的关系图模型相应包括聚类和关联时序数据在内的用户查询请求，给出查询结果。根据全局向量和局部向量残差来调整更新速度的策略能对短暂的时序数据异常有较强的抵抗能力，也能对时序数据潜在分布变化有较好的适应力，很好的满足了需求。
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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
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营销服务中心
摘要： 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：CN108319666B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201810055254.1
申请日：2018-01-19
申请人： 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
IPC分类号： G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/242 , G10L15/02 , G10L25/24 , G10L25/63 , G06Q10/06 , G06Q50/06
摘要： 一种基于多模态舆情分析的供电服务评估方法，涉及一种供电服务评估方法。目前，客户诉求内容以文本数据为主，其信息量大且非结构化。本发明包括以下步骤：基于增减分量法和长短时记忆网络的方法进行语音特征情感识别；基于word2vec与LSTM方式进行文本诉求分类。本技术方案将语音进行特征抽取并结合文本特征能有效地提高模型的情感识别的精度；将文本进行分词与特征抽取后，通过结合语音的特征信息，可以使模型更好地挖掘到文本诉求中有用的信息，使用带注意机制的深度循环神经网络在不同时刻注意不同的关键词，使模型更好地捕捉上下文之间的语义关系，挖掘目标文本中的时序信息以及语义信息，从而提高文本分类的准确率。
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公开(公告)号：CN111930357A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010981433.5
申请日：2020-09-17
申请人： 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
IPC分类号： G06F8/20 , G06F16/84 , G06F16/901 , G06F16/25 , G06F16/2458 , G06F16/215 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种可视化建模作业流调度引擎的构建方法，其包括：步骤一，系统依据大数据建模分析流程建立通用定义数据模型，定义作业流执行入参格式；步骤二，系统接收作业流执行入参，系统遵循通用定义数据模型的约束将作业流执行入参的半结构化数据模型解析成图对象模型；步骤三，系统将图对象模型作为作业流执行模块的入参，通过作业流执行模块对图对象模型进行解析，从而构建完成可视化建模作业流调度引擎。本发明可视化建模作业流调度引擎的构建方法为电力行业可视化建模方向、数据ETL方向的作业编排与调度，提供了技术依据，有较好的借鉴意义。
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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
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营销服务中心
摘要： 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：CN111930357B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202010981433.5
申请日：2020-09-17
申请人： 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
IPC分类号： G06F8/20 , G06F16/84 , G06F16/901 , G06F16/25 , G06F16/2458 , G06F16/215 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种可视化建模作业流调度引擎的构建方法，其包括：步骤一，系统依据大数据建模分析流程建立通用定义数据模型，定义作业流执行入参格式；步骤二，系统接收作业流执行入参，系统遵循通用定义数据模型的约束将作业流执行入参的半结构化数据模型解析成图对象模型；步骤三，系统将图对象模型作为作业流执行模块的入参，通过作业流执行模块对图对象模型进行解析，从而构建完成可视化建模作业流调度引擎。本发明可视化建模作业流调度引擎的构建方法为电力行业可视化建模方向、数据ETL方向的作业编排与调度，提供了技术依据，有较好的借鉴意义。
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公开(公告)号：CN111814966A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010857874.4
申请日：2020-08-24
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营销服务中心
摘要： 本申请属于深度学习技术领域，具体涉及一种神经网络架构搜索方法、神经网络应用方法、设备及存储介质。其中的方法包括：通过强化学习架构搜索方法搜索到第一神经网络模型，对所述第一神经网络模型，基于预设的跳跃连接数量，进行网络结构搜索，得到第二神经网络模型；基于预先建立的评估网络的参数对所述第二神经网络模型的结构进行设置，在测试数据集上进行训练，获取训练后的神经网络模型。本申请方法中的神经网络架构搜索速度更快，有效解决了网络架构搜索资源消耗太多的问题。通过训练得到的神经网络模型对目标图像进行处理，可执行多种图像处理任务，图像处理时识别精度更高。
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公开(公告)号：CN111767324A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010914904.0
申请日：2020-09-03
申请人： 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分类号： G06F16/2458 , G06K9/62
摘要： 本申请实施例提出了一种智能关联的自适应数据分析方法及装置，包括处理初始高维时间序列得到时序数据，构建每条时序数据相对于与其他时序数据的关联性向量，基于关联性向量构造时间序列关系图模型；对于每一条时序数据关联性向量进行动态异常监测，基于监测结果对关联性向量进行更新；根据关联性向量的更新结果判断是否需要更新关系图模型，如果需要则执行更新关系图模型的操作；基于更新后的关系图模型相应包括聚类和关联时序数据在内的用户查询请求，给出查询结果。根据全局向量和局部向量残差来调整更新速度的策略能对短暂的时序数据异常有较强的抵抗能力，也能对时序数据潜在分布变化有较好的适应力，很好的满足了需求。
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公开(公告)号：CN111680851B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010811177.5
申请日：2020-08-13
申请人： 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
摘要： 本发明公开了一种基于K线图的企业用电趋势评估方法，解决了现有技术的不足，包括以下步骤：步骤1，获取企业的用电数据，步骤2，根据白天平均每小时用电量、夜间平均每小时用电量、全天最高单小时用电量和全天最低单小时用电量构建单日K线图；步骤3，单日K线图按照日期进行排列构成日K线图趋势图，根据所有单日K线图上引线的顶端构建全天最高单小时用电量拟合曲线，根据所有单日K线图下引线的底端构建全天最低单小时用电量拟合曲线，根据所有单日K线图的白天平均每小时用电量构建白天平均每小时用电量拟合曲线，根据所有单日K线图的夜间平均每小时用电量构建夜间平均每小时用电量拟合曲线，根据所有拟合曲线判断企业用电趋势。
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