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公开(公告)号：CN116011654A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310038913.1
申请日：2023-01-11
申请人： 浙江华云信息科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 浙江大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06F18/2415 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了基于电力负荷数据的小区人气指数预测方法，涉及人气指数预测领域；目前，人气指数预测很难快速、准确地获知；本发明包括步骤：获取电力负荷数据，并对电力负荷进行预处理；将预处理后的电力负荷数据输入核心模型中，得到社区人数指数；将社区人数指数输出，并进行展示。本技术方案利用大规模的电力数据，有效识别区域内的人口活动特征和衡量人口活跃度。人气指数预测快捷，且准确性好，主观影响小，结果客观；电力负荷数据为用电计价的副产物，故基于电力负荷数据进行小区人气指数预测，成本低；获取电力数据，不受环境影响，且可以采用相同的电力数据，更有利于各区域的比对分析。
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公开(公告)号：CN115514315A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202210921471.0
申请日：2022-08-02
摘要： 本发明提供了一种基于优化GRU模型的分布式光伏电站PR预测方法，所述分布式光伏电站PR预测方法具体为获取分布式光伏电站的历史监测数据，对历史监测数据进行预处理，对预处理后的历史监测数据进行聚类处理，通过聚类处理后的历史检测数据构建预测数据集，构建GRU预测模型，并将量子加权神经元引入构建的GRU预测模型，通过随机梯度下降优化算法对GRU预测模型进行参数调节，将预测数据集输入参数调节后的GRU预测模型，获取分布式光伏电站PR预测结果。本方案能够通过构建GRU模型来实现PR预测，避免了人为干预，同时通过引入量子加权神经元及随机梯度下降优化算法来对GRU模型进行优化，使得GRU预测模型能够针对不同PR特征的数据进行预测，预测结果更加准确。
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公开(公告)号：CN114692672A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210134165.2
申请日：2022-02-14
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 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于用电特征和Mean Shift算法的用户类型分类方法，涉及电力运维领域。目前，用户类型分类依靠经验，且准确性差。本发明包括步骤：获取各用户用电数据；对数据进行预处理；获取负荷P和电量W两类型数据，并分别抽取相应特征，包括负荷特征和电量特征，并计算对应的负荷变化特征量和电量变化特征量；接着对特征进行筛选和降维处理，最后利用mean shift进行分类。通过采用Mean Shift分类技术，使得在分类过程中既不需要事先准备训练样本和训练标签，也不需要事先准备人工标签和事先确认分类总数，无需事先要求人工经验判断，在提高客观性的同时，有效提高工作效率和准确性。分类可以跟随企业和社会环境的变化而变化，进一步提高分类的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN111126759A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911128817.6
申请日：2019-11-18
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温州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于异常事件故障关联度的电能表状态评估方法，涉及电能表状态评估方法。目前，电能表轮换滞后或过于频繁，电能表轮换报废不精确，浪费人力物力。本发明通过选取某批次发生过异常事件的电能表数据，作为搭建异常评估模型的基础数据，将异常事件分为全事件和计量异常事件，若发生次数与电能表故障无关系，则用贝叶斯公式计算其故障关联度，若发生次数与电能表故障有关系，按次数分别统计出故障概率，根据每个子异常事件的故障关联度系数，建立计量异常事件评估模型和全事件异常评估模型。本技术方案根据运行状态评估结果对电能表做出相对应的检验策略，指导智能电表的轮换，改善电能表轮换报废不够精确和浪费大量人力物力的问题。
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公开(公告)号：CN110598972A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910682879.5
申请日：2019-07-26
申请人： 浙江华云信息科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/951 , G06F17/27
摘要： 本发明公开了一种基于自然语言处理的计量采集研究方向趋势分析方法，涉及自然语言处理领域。目前，传统的人力查询、阅读和分析等，难以准确分析新技术发展趋势。本发明包括以下几个步骤：(1)设计爬虫程序，获取计量采集领域核心期刊论文；(2)采用统计语言模型，对所获取论文文本内容进行分词处理；(3)通过词性标注，滤除停用词；(4)结合TF-IDF和TextRank方法，从候选词库中提取关键词；(5)判断关键词之间的相关性，对表达同一对象的不同词汇进行合并；(6)基于提取和合并结果，绘制相应研究热点的演变动态图。本技术方案能更好地适应现今日益庞大的文献数据库资源，并从中快速、智能地提炼出计量采集相关研究方向的研究热点。
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公开(公告)号：CN106779388B
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201611124532.1
申请日：2016-12-08
申请人： 国网浙江省电力公司 , 浙江华云信息科技有限公司
摘要： 一种基于工作量匹配和效用最优的工单智能化派工方法,涉及一种派工方法。电力采集系统运维存在一方面现有运维能力不足，一方面派工粗放，造成了运维资源长期紧张等问题。本技术方案先根据所选择的派工单位，获取其派工区域内所有的异常工单，使用最短路径算法计算驻地到所有异常工单点的距离和各个异常工单点之间的距离；通过重复路径矩阵算法生成重复路径矩阵；通过扫描重复路径矩阵生成初步路线链表，并按照线路总紧急度进行降序排序，总紧急度高被优先派工；最后在初步路线基础上进行精细派工；使得每一个派工路线工作量即饱和又不超出规定工作量，并保证所派工路线上的异常点在空间位置上紧凑，总路径长度尽可能短，路线总紧急度尽可能高。
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公开(公告)号：CN106779388A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611124532.1
申请日：2016-12-08
申请人： 国网浙江省电力公司 , 浙江华云信息科技有限公司
CPC分类号： G06Q10/063112 , G06Q10/06398 , G06Q50/06
摘要： 一种基于工作量匹配和效用最优的工单智能化派工方法,涉及一种派工方法。电力采集系统运维存在一方面现有运维能力不足，一方面派工粗放，造成了运维资源长期紧张等问题。本技术方案先根据所选择的派工单位，获取其派工区域内所有的异常工单，使用最短路径算法计算驻地到所有异常工单点的距离和各个异常工单点之间的距离；通过重复路径矩阵算法生成重复路径矩阵；通过扫描重复路径矩阵生成初步路线链表，并按照线路总紧急度进行降序排序，总紧急度高被优先派工；最后在初步路线基础上进行精细派工；使得每一个派工路线工作量即饱和又不超出规定工作量，并保证所派工路线上的异常点在空间位置上紧凑，总路径长度尽可能短，路线总紧急度尽可能高。
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公开(公告)号：CN109947815B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN201811161728.7
申请日：2018-09-30
申请人： 国网浙江长兴县供电有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 中国计量大学 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/2458 , G06F16/28 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于离群点算法的窃电辨识方法，涉及一种窃电辨识方法。目前，传统窃电检测方法存在辨识度低、数据处理复杂度高以及不能为现场排查提供较为准确依据的问题。本发明包括步骤：获取用户日用电数据、对数据进行预处理、计算样本波动率CV、确定质心以及参数p和D、离群点算法进行窃电判别、确定窃电样本点和设置窃电警报。本发明结合电量波动率和改进的基于距离的离群点挖掘算法完成用户窃电的识别，不仅提高了窃电嫌疑点挖掘的准确度，还很大程度地提高了反窃电工作的效率。
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公开(公告)号：CN114819789A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210179696.3
申请日：2022-02-25
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湖州供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于组合预测模型的电能表库存需求预测方法，涉及需求预测领域。目前，电能表年度采购普遍存在准确度不高的现象。本发明包括步骤：构建第一电能表库存需求预测模型，得到电能表库存需求预测值向量Y1*；构建第二电能表库存需求预测模型，得到的电能表库存需求预测值向量Y2*；采用线性回归法，电能表库存需求预测值向量Y1*和电能表库存需求预测值向量Y2*作为电能表库存需求组合预测模型的自变量，构建电能表库存需求组合预测模型，基于线性回归方程，计算未来时段的库存需求。本技术方案采用组合预测的方法，使预测数据既符合历史数据的周期性波动趋势，又能根据不同情况下实际数据的变化情况进行差异化的预测，预测更加准确。
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公开(公告)号：CN111126759B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN201911128817.6
申请日：2019-11-18
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温州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于异常事件故障关联度的电能表状态评估方法，涉及电能表状态评估方法。目前，电能表轮换滞后或过于频繁，电能表轮换报废不精确，浪费人力物力。本发明通过选取某批次发生过异常事件的电能表数据，作为搭建异常评估模型的基础数据，将异常事件分为全事件和计量异常事件，若发生次数与电能表故障无关系，则用贝叶斯公式计算其故障关联度，若发生次数与电能表故障有关系，按次数分别统计出故障概率，根据每个子异常事件的故障关联度系数，建立计量异常事件评估模型和全事件异常评估模型。本技术方案根据运行状态评估结果对电能表做出相对应的检验策略，指导智能电表的轮换，改善电能表轮换报废不够精确和浪费大量人力物力的问题。
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