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公开(公告)号：CN119443369A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411467815.0
申请日：2024-10-21
Applicant: 国网福建省电力有限公司营销服务中心
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F18/23
Abstract: 本申请提供一种分布式光伏发电系统的监测数据挖掘与预测分析方法，包括：获取分布式光伏组件转换效率、阵列布局方式和光伏支架倾角设置参数，对光伏电站的发电量进行关联分析并对发电量预测，得到理论发电量预测值；获取分布式光伏电站实际发电量数据，将其与理论发电量预测值进行比对，若实际发电量显著高于理论发电量预测值，则判定该光伏电站存在疑似骗补行为，生成疑似骗补分布式光伏电站清单；对于清单中确认存在骗补行为的电站，获取其并网时间、实际发电量、核准补贴电量，对电站全生命周期的累计发电量和累计核准补贴电量进行预测，计算两者之间的差异，得到电站的累计骗补电量估计值。
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公开(公告)号：CN117977541A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311680084.3
申请日：2023-12-07
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网能源研究院有限公司 , 华北电力大学
Inventor： 林女贵 , 洪华伟 , 朱玲玲 , 沈一民 , 钱晓瑞 , 詹祥澎 , 肖恺 , 陈菲菲 , 刘林 , 涂夏哲 , 杨丝雨 , 黄王晔 , 李淅 , 吴鹏 , 张煜 , 谭显东 , 孙毅 , 杨浩天
IPC: H02J3/00 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种考虑流行病因素的中长期电力电量预测方法，包括：构建预测模型；构建训练集，所述训练集包括流行病时段下若干不同行业的历史负荷数据和外部因素数据；训练集中将若干历史负荷数据划分为多个聚类；利用训练集训练预测模型，包括：取某一行业为预测对象；将预测对象的历史负荷数据、外部因素数据和流行病因素数据输入至预测模型，得到预测对象的负荷预测值；所述流行病因素数据为与预测对象属于同一聚类的其它行业的历史负荷数据；计算预测对象的负荷预测值与负荷实际值的损失值；基于损失值更新预测模型，直至完成训练目标；获取预测对象的近期负荷数据、外部因素数据和流行病因素数据输入至预测模型，得到预测对象的负荷预测结果。
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公开(公告)号：CN119483506A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411467846.6
申请日：2024-10-21
Applicant: 国网福建省电力有限公司营销服务中心
IPC: H02S50/10 , H02S50/00 , H02S40/30 , H02J13/00 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F18/2433 , G06F18/2411 , G06F18/2135 , G06F18/22 , G06N3/006 , G06N3/126 , G06N5/025 , G06N5/047 , G06N7/01 , G06N20/10 , G06F123/02
Abstract: 本申请提供一种分布式光伏发电系统远程监控与故障诊断方法，包括：获取分布式光伏发电系统中多晶硅光伏组件和单晶硅光伏组件的实时发电数据，从中提取反映不同型号光伏组件发电特性的关键参数，建立包含光伏组件布局方式和阵列连接拓扑的多个发电特性模型，用于描述不同工作条件下光伏组件的电流电压特性；持续跟踪异常光伏组件的后续发电电流、电压和功率，对异常诊断模型进行优化，将优化后的模型应用于采用相同光伏组件型号和阵列连接拓扑的其他分布式光伏电站，同时结合不同地理位置和环境条件的影响确定模型参数。
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公开(公告)号：CN118709871B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411204067.7
申请日：2024-08-30
Applicant: 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网福建省电力有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F16/332 , G06F16/36 , G06F16/33
Abstract: 本发明涉及基于知识图谱检索增强生成的用户级电量预测方法及系统，具体步骤包括：采集若干用户电力属性数据并进行预处理，基于预处理后的电力属性数据构建向量数据库和分层知识图谱数据库；将若干个性化用户的电力属性数据输入预训练的大语言模型，将电力属性数据相近的各用户划分为同类用户，基于用户的电力属性数据生成自然语言提问文本，在向量数据库和分层知识图谱数据库中查询各类用户的用电水平，分别生成各类用户的个性化用户属性特征；根据预设时间范围内的基于各类用户用电习惯的用电记录获取电力时序数据，再利用嵌入层神经网络提取时序特征；通过向量拼接的方式将各类用户的个性化用户属性特征与时序特征进行融合，获得综合特征。
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公开(公告)号：CN117151282A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311049499.0
申请日：2023-08-18
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司营销服务中心
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/27 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于线性组合模型的电量预测方法及介质，方法包括：确定若干不同的用于电量预测的基础模型，对各基础模型分别进行训练；通过各基础模型分别对历史电量数据进行预测，得到预测用电量，将预测用电量与实际用电量组合形成数据集，其中，预测用电量作为解释变量，实际用电量作为被解释变量；对数据集进行数据清洗，并划分成训练集和测试集；对各基础模型进行线性组合，得到线性组合模型；通过训练集中的数据求解线性组合模型，得到各基础模型的加权系数；通过线性组合模型对用电量进行预测。本发明的线性组合模型由不同的基础模型组成，由于每个基础模型具有其独特的特点和弱点，当它们被结合在一起时，通过相互补偿来提高模型性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118709870B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411199516.3
申请日：2024-08-29
Applicant: 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网福建省电力有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于大语言模型的电量预测人工智能代理方法及系统，具体步骤包括：构建基于大语言模型的人工智能代理预测模型，包括用户输入读取模块、提示词构建模块、若干个大语言模型、任务分解和规划模块、工具选择模块和代码生成模块；利用用户输入读取模块来读取目标用户提出的电量预测问题并翻译成大语言模型需要的格式，同时利用提示词构建模块构建引导大语言模型工作的提示词；再将电量预测问题和提示词输入至预训练的第一大语言模型中；利用第一大语言模型对输入的电量预测问题进行完整性校验，并基于完整性判断结果进一步引导目标用户补充完整电量预测问题。
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公开(公告)号：CN118709870A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411199516.3
申请日：2024-08-29
Applicant: 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网福建省电力有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于大语言模型的电量预测人工智能代理方法及系统，具体步骤包括：构建基于大语言模型的人工智能代理预测模型，包括用户输入读取模块、提示词构建模块、若干个大语言模型、任务分解和规划模块、工具选择模块和代码生成模块；利用用户输入读取模块来读取目标用户提出的电量预测问题并翻译成大语言模型需要的格式，同时利用提示词构建模块构建引导大语言模型工作的提示词；再将电量预测问题和提示词输入至预训练的第一大语言模型中；利用第一大语言模型对输入的电量预测问题进行完整性校验，并基于完整性判断结果进一步引导目标用户补充完整电量预测问题。
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公开(公告)号：CN116777665A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202211518168.2
申请日：2022-11-30
Applicant: 国网福建省电力有限公司营销服务中心
Abstract: 本发明公开了一种分布式电源电费结算系统，属于电费结算领域，包括网上国网模块、营销系统模块、财务管控系统模块和电子发票平台模块；所述的营销系统模块包括量费核算发行模块、生成电量电费结算单模块、异常核实模块、结算单及发票维护模块、电量电费审核模块、支付申请模块、支付审评模块、支付数据确认模块；财务管控系统模块包括接收应付信息数据模块、电量电费审核模块、财务支付模块；网上国网模块包括客户确认电量电费模块、自开发票资料上传模块、发票结算单审核结果模块、支付结果模块；本发明不但提升电费结算效率，还提升了客户服务体验。减少人工工作量和人为差错率，使得结算速度得到提升，节约了公司人员投入成本。
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公开(公告)号：CN116205508A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211102247.5
申请日：2022-09-09
Applicant: 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网福建省电力有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/2431 , H02S50/10
Abstract: 本发明为一种分布式光伏发电异常诊断方法和系统，方法包括：获取分布式光伏数据；根据所获取的分布式光伏数据选取特征；进行数据预处理；设置XGBoost集合模型的复杂度和模型参数，在模型中添加树使得模型的目标函数最优，以构建预测模型；根据所选取的特征，对预测模型进行训练和测试，迭代模型，调整模型的各项参数，获得调参后的预测模型；将待测的光伏发电数据输入调参后的预测模型，对分布式光伏发电进行异常诊断；本发明的系统与方法基于相同的构思，包括数据选取、特征选择、构建模型、模型优化、异常诊断五大模块，本发明能准确、快速筛选出发电量疑是异常的分布式光伏用户，提高光伏发电的运维效率。
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公开(公告)号：CN115187319A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210839117.3
申请日：2022-07-18
Applicant: 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网福建省电力有限公司
Abstract: 本发明涉及一种光伏发电项目电力产品电子发票自动开具方法及系统，方法包括以下步骤：营销业务应用系统发送开票请求给二级开票服务；二级开票服务向增值税发票税控系统发起开票服务，增值税发票税控系统开票；增值税发票税控系统将开票结果返回给二级开票服务；二级开票服务将开票结果上传给一级电子发票内网服务；一级电子发票内网服务根据开票结果生成发票版式文件，将版式文件的URL地址返回给二级开票服务；二级开票服务返回开票结果及URL地址给营销业务应用系统，营销业务应用系统并推送应付信息和发票信息给财务管控应用系统，进行结算审核。本发明实现光伏电子发票自动开票、营财发票数据自动推送等，提高代开发票效率，减轻财务人员工作量。
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