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公开(公告)号：CN114048641A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202210035282.3
申请日：2022-01-13
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本申请公开了一种电力营销领域模型的设计方法及装置，从获取到的业务模型中抽象出业务对象，基于业务对象确定领域对象，从领域对象中识别出聚合根、实体、值对象、领域服务和领域事件，基于聚合根、实体和值对象确定聚合，通过聚合根、实体、值对象、聚合、领域服务和领域事件构建领域模型并进行自动化校验，将校验后的领域模型转换成数据模型，通过数据模型生成数据代码并执行软件开发操作。基于上述方案，通过领域对象的识别方法指导模型设计人员开展领域对象设计工作，使领域模型的开发具有具体实现的方法论基础，降低领域模型的操作难度。并且对领域模型进行自动化校验，降低校验领域模型的差错率，实现对领域模型错误位置的精准定位。
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公开(公告)号：CN112613339A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011326200.8
申请日：2020-11-24
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明提出了一种电气图纸自动化识别与审查方法及装置，利用训练好的目标检测模型对电气元件位置定位，定位时，在水平方向和垂直方向扩大电气元件识别框的范围，得到包括电气元件及该元件旁边的标注信息的识别框，从该截取的识别框的图片中提取标注信息。将电气图纸所对应的计量方案与规则库进行比对，如果计量方案通过审查，则将电气图纸提出出的标注信息与计量方案进行比对，完成对电气图纸的审查。本发明的方法实现了图纸的自动化判读，克服了目前在图纸审查过程中人为因素影响导致的审查结果的不确定性问题，缩短图纸的审查时间，提升审查效率。
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公开(公告)号：CN112148838A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011008458.3
申请日：2020-09-23
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F40/253
Abstract: 本发明公开了一种业务源对象提取方法及装置，该方法包括：对业务文档进行分析，获取所述业务文档中各个语句的主语、谓语、宾语、定语和状语；基于所述主语、所述宾语、所述定语和所述状语，确定所述业务文档的各个业务源对象和每个业务源对象对应的业务源对象属性；基于所述谓语、所述定语和所述状语确定所述各个业务源对象的关联关系。上述的提取方法中，基于业务文档中的主语、宾语、定语和状语确定了各个业务源对象和每个业务源对象对应的业务源对象属性，基于业务文档中的谓语、定语和状语，确定了业务文档中各个业务源对象的关联关系，实现了对业务源对象的提取。
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公开(公告)号：CN110992207A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911234887.X
申请日：2019-12-05
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本申请提供了一种业务对象确定方法和装置，该方法包括：从电力营销服务相关的业务信息数据中解析出多个源对象数据集，源对象数据集包括：源对象名称及源对象名称对应的至少一种属性信息；依据设定的电力营销服务的对象构成规则，对多个源对象数据集进行处理，得到符合对象构成规则的多个标准对象数据集；解析标准对象名称的每个属性信息所表达的语义特征；依据各标准对象数据集中的标准对象名称以及各标准对象名称对应的各个属性信息的语义特征，对多个标准对象数据集的多个标准对象名称进行归类与对象名称重构，得到用于构建电力营销服务系统的多个业务对象。本申请可以提高确定出的用于构建电力营销服务系统的业务对象的精准度。
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公开(公告)号：CN108776762A
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201810586230.9
申请日：2018-06-08
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请提供了一种数据脱敏的处理方法及装置，确定目标数据的类型；根据所述目标数据的类型调用分词基准词库中的相应子词库，并采用与所述目标数据的类型相对应的分词方法进行分词；根据所述目标数据的类型和所述目标数据的长度，确定所述目标数据的脱敏方法，并采用所述目标数据的脱敏方法对所述目标数据分词后得到的敏感数据进行脱敏处理。通过对目标数据进行分词得到具有一定结构的数据，对存在主要敏感信息的部分进行脱敏处理，对敏感信息的全部或大部分进行掩码，提高了数据脱敏的有效性，保障数据资产安全，最大程度保护客户信息的安全，避免非正常查询、导出等方式造成的客户信息泄露。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108615080A
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201810367632.X
申请日：2018-04-23
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种电力营销服务移动作业客户端，所述客户端通过微应用的形式支持业扩报装作业任务模块、用电检查作业任务模块、电费抄催作业任务模块、客户服务作业任务模块、计量拆装作业任务模块和基础支撑作业任务模块。可见，本发明采用高效率、高可靠的微应用模式，按照业务类型、处理环节等维度，将电力营销服务移动作业划分为独立的微应用实现，并按照视图层、视图模型层、数据模型层、服务层和平台组件层共五层进行分层架构，灵活支撑电力营销服务移动作业的快速变化。
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公开(公告)号：CN108596467A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810349656.2
申请日：2018-04-18
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开一种适于售电公司的市场运营模拟交易仿真系统，包括：档案数据管理模块，用于管理售电公司的档案数据；售电公司产品管理模块，用于管理和维护售电公司的各项产品服务；电网企业策略管理模块，用于管理和维护售电公司的各项服务策略；用电客户流失概率模拟模块，用于对售电公司的用电客户流失概率进行模拟，得到第一模拟结果；市场主体增长模拟模块，用于对用电用户增长进行模拟和对售电公司增长进行模拟，得到第二模拟结果；交易结果模拟模块，用于根据档案数据、各项产品服务、各项服务策略、第一模拟结果和第二模拟结果，对售电公司参与售电交易的用电客户进行售电交易的仿真。可见本发明构建了售电公司市场运营模拟交易的仿真系统。
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公开(公告)号：CN112613339B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202011326200.8
申请日：2020-11-24
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06V30/40 , G06V30/164 , G06V30/148 , G06V30/18 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出了一种电气图纸自动化识别与审查方法及装置，利用训练好的目标检测模型对电气元件位置定位，定位时，在水平方向和垂直方向扩大电气元件识别框的范围，得到包括电气元件及该元件旁边的标注信息的识别框，从该截取的识别框的图片中提取标注信息。将电气图纸所对应的计量方案与规则库进行比对，如果计量方案通过审查，则将电气图纸提出出的标注信息与计量方案进行比对，完成对电气图纸的审查。本发明的方法实现了图纸的自动化判读，克服了目前在图纸审查过程中人为因素影响导致的审查结果的不确定性问题，缩短图纸的审查时间，提升审查效率。
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公开(公告)号：CN117578440A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311593363.6
申请日：2023-11-27
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/10 , G06F18/211 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种基于神经网络的电网负荷预测方法，包括6个步骤，依次为：数据收集和预处理、特征选择和提取、神经网络模型设计、训练模型、模型测试和评估、模型应用。与传统方法相比，本发明具有：自适应性强：深度学习模型可以自动进行特征提取和组合，不需要手动选择和设计特征，适应性强、预测精度高、可解释性强、扩展性好、数据质量要求低等优点。
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公开(公告)号：CN117439069A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311401832.X
申请日：2023-10-26
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/084 , G06Q50/06 , G06N3/0499 , G06N3/044 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供一种基于神经网络的电量预测方法，包括数据准备、网络结构设计、数据划分、网络训练、模型评估、预测应用6个主要步骤。有益的技术效果：本发明基于神经网络，可以通过强大的建模能力、特征自动提取、长期依赖建模以及多源数据融合等优势，有效地解决传统方法中的不足，并提升预测的准确性和效果。本发明能够很好地处理多源数据的融合，将不同类型的数据进行有效的整合。本发明还能够特征自动提取：神经网络能够自动学习数据中的特征表示，无需手动进行特征选择和构建。通过逐层的特征提取和抽象，神经网络可以从原始数据中学习到更高级别的特征表示，有效地克服了传统方法中特征工程的局限性。
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