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公开(公告)号：CN115062026A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210781805.9
申请日：2022-07-04
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司汕头供电局
IPC分类号： G06F16/22 , G06F16/245 , H02J13/00
摘要： 本发明公开了一种用电数据的检测方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取地面设备对电力设备运行时生成的用电数据作为原始遥测信号、卫星对电力设备运行时生成的用电数据作为原始遥信信号，比较原始遥测信号和原始遥信信号精度差异，若原始遥测信号的精度大于原始遥信信号的精度，则根据电网CIM模型划分原始遥测信号和原始遥信信号的第一准确度，若原始遥测信号的精度小于原始遥信信号的精度，则分别滤除原始遥测信号中异常的数据得到校准遥测信号，原始遥信信号中异常的数据得到校准遥信信号，对校准遥测信号和校准遥信信号划分第二准确度，根据第一准确度和第二准确度筛选出目标用电数据，从而保障了目标用电数据的准确性。
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公开(公告)号：CN114386824A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210005019.X
申请日：2022-01-05
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司汕头供电局
摘要： 本发明实施例公开了一种电力业务平台的风险控制方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：确定电力业务平台中各业务内容对应的业务指标项，基于电力业务平台存储的历史业务数据，确定各业务指标项的发生差错的发生概率及影响程度数值；基于发生概率及影响程度数值，确定各业务指标项发生差错的风险程度；基于各业务指标项对应的风险程度，对电力业务平台进行控制。本发明实施例的技术方案，可以通过发生概率和影响程度数值，确定出业务指标发生差错的风险程度，能够基于风险程度有效、准确地对各业务指标进行管控，确保电力业务平台在业务操作过程中的安全性。
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公开(公告)号：CN110138093A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910528063.7
申请日：2019-06-18
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司汕头供电局
发明人： 马灿源 , 侯建伟 , 吴俊钿 , 黄朝凯 , 许建 , 姚建 , 陈泽宇 , 蔡燕波 , 魏一凡 , 高洁 , 周佳智 , 焦悦琳 , 黄有立 , 龙晓东 , 郭剑淩 , 王剑虹 , 林宇 , 赵嘉 , 吴圳煌 , 陈景宜 , 倪楚腾 , 赵敏 , 马少芝 , 何杰 , 姚伟智 , 陈泽楠
摘要： 本发明公开了一种电表与变压器对应关系智能判别装置、系统及方法。第一个独权，该装置包括包括MCU主控制器、蓝牙模块、以太网接口模块、4G通信模块、FLASH存储器电路和串行接口，所述蓝牙模块、以太网接口模块、4G通信模块、FLASH存储器电路和串行接口分别与所述MCU主控制器连接。本发明提供的一种电表与变压器对应关系智能判别装置、系统及方法，既可以批量分析台区下所有用户的户变关系，准确度高、效率高，节省人力物力，又可以配合台区停电计划来实施，不影响供电可靠性，安装简单，不存在安全风险，具备很强的推广性。
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公开(公告)号：CN108802488A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810835646.X
申请日：2018-07-26
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司汕头供电局
摘要： 本发明提供一种线损精细化管理装置及方法，所述线损精细化管理装置包括：电压采集模块、CT采集模块、计量采集模块、数据处理模块及报警模块；电压采集模块和CT采集模块均设于电表箱的进线端，分别用于采集电表箱前端的电压值和电流值；计量采集模块用于采集电表箱内各用户电表的电量参数；数据处理模块用于根据电表箱前端采集的电压值、电流值以及电表箱内采集到的电量参数计算线损或线损率，还判断所述线损或线损率是否超过预设阈值并在所述线损或线损率超过预设阈值时发送报警信号。本发明可实现以电表箱为单位的分支线路的线损的实时统计及监控分析，还可提高线损精细化管理水平和降损工作效率。
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公开(公告)号：CN116484264A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310529630.7
申请日：2023-05-11
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司汕头供电局
发明人： 林志坚 , 吴福疆 , 黄朝凯 , 何佳汉 , 杜宁 , 卢文贤 , 杜江帆 , 王卓城 , 林灿渠 , 王烁 , 罗晓冬 , 林洪浩 , 黄小奇 , 蔡璐璇 , 廖绍谦 , 陈伟翔 , 黄伟杰 , 陈圳钏 , 卢海明 , 陈晓瑜 , 冯奕帆 , 王新宇
IPC分类号： G06F18/24 , G06N3/0442 , G06F18/23 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种用电用户分类方法、装置、用户分类设备和存储介质，包括：获取用电用户的历史负荷曲线，将历史负荷曲线输入门控循环神经网络自编码器中得到用电用户的动态用电特征，在动态用电特征中对预设时间段的动态用电特征设置权重，基于权重对动态用电特征进行聚类得到多个动态用电特征集合，将每个动态用电特征集合中动态用电特征对应的用电用户划分为同一类用电用户，实现了通过神经网络自编码器提取负荷曲线的动态用电特征，基于权重采用聚类算法进行聚类，无需神经网络直接对用户分类，简化了算法，提高用户分类效率，通过对预设时间段的动态用电特征设置权重后进行聚类，聚类结果体现了用户用电的时间特性，提高了用户分类的准确度。
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公开(公告)号：CN114707586A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210297653.5
申请日：2022-03-24
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司汕头供电局
IPC分类号： G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/06 , G06F16/901
摘要： 本发明公开了一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取目标用户的待检测数据集；基于静态特征提取模型对所述静态数据进行静态特征提取，得到所述静态特征提取模型输出的目标静态特征；基于所述动态数据，以及各动态数据相对应的生成时刻，确定与所述各动态数据相对应的动态序列数据，并基于动态特征提取模型对所述动态序列数据进行动态特征提取，得到至少一组动态特征；基于目标分类模型，对所述目标静态特征以及所述至少一组动态特征进行处理，得到目标分类结果。解决了人工检测用户是否存在异常用电时，检测效率低且准确度不高问题，实现了快速、准确及自动化的对用户是否存在供用电使用异常的情况进行检测的效果。
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公开(公告)号：CN111709800A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010514451.2
申请日：2020-06-08
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司汕头供电局
摘要： 本发明实施例公开了一种电费催收方法、装置、设备及存储介质，该电费催收方法包括：获取各个用户的缴费信息和欠费信息；当用户的电费欠费时，根据缴费信息和欠费信息得到用户的信用分数；对各个用户的信用分数进行排序，得到各个用户的电费催收顺序，以对欠费的用户进行电费催收。本发明实施例提供的电费催收方法、装置、设备及存储介质，能够减小电费催收的工作量并提高电费催收效率。
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公开(公告)号：CN117972495A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410246489.4
申请日：2024-03-05
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司汕头供电局
摘要： 本发明公开了一种台区线损阈值调整方法以及装置。其中，该方法包括：确定目标台区以及与目标台区对应的多个分类标签，其中，每个分类标签对应多个样本分布区间；针对每个分类标签，确定与目标台区对应的标签属性值，基于标签属性值确定目标台区在每个分类标签中对应的样本分布区间，作为目标分布区间，并基于目标分布区间确定目标台区对应的区间线损阈值调整系数；基于原线损阈值以及多个分类标签对应的区间线损阈值调整系数确定目标台区对应的线损调整阈值。解决了现有技术中，因线损阈值系数过于单一而导致的无法反映各类线损主体的实际运行特征，进而导致线损的精益化管理水平低的技术问题。
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公开(公告)号：CN115338142A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210967249.4
申请日：2022-08-12
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司汕头供电局
摘要： 本发明涉及分拣机械技术领域，尤其涉及一种退运电表分选装置。其包括传送线、扫码分选结构、未识别分道、不在清单内电表分道、可再用电表分道和电表破拆结构。传送线将退运电表移动至扫码分选结构处，扫码分选结构对退运电表上的标签码扫描以识别该退运电表，确定该退运电表身份，若退运电表不在清单内，则将退运电表移动至不在清单内电表分道处。若退运电表的标签码没有被识别，则未识别身份的退运电表移动至未识别分道处。若退运电表被识别后，则退运电表被移动至可再用电表分道或移动至电表破拆结构处进行破坏。通过退运电表分选装置可实现自动分拣并对退运电表进行相应的处理，这样可提高分拣效率，减少用工成本。
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公开(公告)号：CN109063929A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810995094.9
申请日：2018-08-29
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司汕头供电局
摘要： 本发明提供一种反窃电分析预警方法、装置及计算机可读存储介质。该反窃电分析预警方法包括：获取学习样本数据和预测用即时数据；所述预测用即时数据包括：用户类别、瞬时量、线损、相位角和用电量；所述学习样本数据包括：窃电案例的历史数据以及瞬时量、线损、相位角和用电量的历史数据；根据所述学习样本数据确定反窃电专家模型；将所述预测用即时数据作为所述反窃电专家模型的输入量，运行所述反窃电专家模型，根据预设的量化评分规则输出每个用户的窃电嫌疑系数；根据所述窃电嫌疑系数预测窃电嫌疑户。该方法可以降低人工成本，提高反窃电的工作效率。
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