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公开(公告)号：CN119003704B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411440853.7
申请日：2024-10-16
Applicant: 国网四川省电力公司成都供电公司
IPC: G06F16/334 , G06F16/36 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本申请提供一种基于大语言模型的业务流程处理方法及系统，涉及人工智能技术领域，通过构建电网业务描述内容的多元关系网络，该方法能够精准捕捉电网业务会话事件及其依赖关系，为复杂电网业务的分析提供了全面的数据基础。进一步，通过嵌入表示和矢量融合技术，将业务事件、联动事件及会话知识标签转化为高维空间的矢量表示，有效整合了多维度信息，增强了模型对电网业务场景的理解能力。利用样例网络成员矢量对初始化大语言模型进行联动参数适配优化及参数学习，最终生成的目标大语言模型不仅准确度高，且能更好地适应电网业务的动态变化，实现了业务流程处理的精准化、高效化和智能化。
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公开(公告)号：CN117909928B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410310985.1
申请日：2024-03-19
Applicant: 国网四川省电力公司成都供电公司
IPC: G06Q10/04 , G06F18/213 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本申请提供一种基于大数据分析的空调负荷预测方法及系统，通过构建包含能耗矢量提取网络、气象影响因子提取网络和特征融合校准网络的空调负荷预测模型，实现了对空调能耗的高效准确预测，首先基于过往能耗数据和扩展气象数据生成扩展样例学习数据序列和多元样例学习数据序列，然后利用这些数据进行模型训练。在训练过程中，特征融合校准网络对扩展模板和样例学习数据的能耗点状态描述进行特征融合校准，生成优化的扩展模板和样例学习数据的优化能耗点状态描述，从而提高了模型的预测精度。最终，通过训练得到的目标空调负荷预测模型可用于预测候选空调能耗大数据的负荷预测热力图，为空调系统的优化运行和能源管理提供了有力支持。
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公开(公告)号：CN112258281A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011140398.0
申请日：2020-10-22
Applicant: 国网四川省电力公司成都供电公司
Abstract: 本发明公开了基于MATLAB的电力市场化交易电费退补方法及系统，该方法包括：S1：获取电力用户参与市场化交易的信息数据，电力用户参与市场化交易的信息数据包括月度结算电量、力调系数、基本电费、目录电价、代收基金、市场化交易合同电价、输配电价；S2：根据不同电力用户参与市场化交易的品种和获取的电力用户参与市场化交易的信息数据，构建基于不同电力用户参与市场化交易的品种下的电力用户月度市场化交易电费退补模型；S3：使用上述模型，对参与市场化交易的电力用户进行月度市场化交易电费退补金额计算，指导参与电力市场化的电力用户进行电费退补。本发明减轻一线工作压力，提高工作效率以及保证直购电退补工作的正确性。
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公开(公告)号：CN119652640A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411892375.3
申请日：2024-12-20
Applicant: 国网四川省电力公司成都供电公司
Inventor： 王薇 , 潘翀 , 何景彦 , 陈栩秋 , 段登伟 , 吴飞 , 丁知晓 , 邬佳希 , 杨一 , 高洁 , 贺鑫 , 陈坤华 , 杨禹成 , 淳科尧 , 王仙 , 李梦 , 夏小菀 , 刘又铭 , 易守仁 , 赵欣蕾
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/044 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及网络安全监测领域，其涉及一种基于深度学习的网络安全威胁监测方法，包括在网络节点上采集流量数据，并对对采集的流量数据进行预处理；构建深度神经网络模型对流量数据进行分析，通过优化算法调整模型参数以最小化损失函数；根据深度学习模型的输出结果对网络安全威胁进行评估；根据威胁评估结果确定响应措施，对不同威胁等级采取相应的响应操作；根据检测威胁至响应措施实施的时间间隔评估响应的及时性，本发明通过利用深度神经网络，能够自动从网络流量中提取深层特征，显著提高了对复杂攻击模式的识别精度。相比传统基于规则的检测方法和简单的机器学习算法，本方案能够有效降低误报和漏报率，提高网络威胁监测的准确性。
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公开(公告)号：CN119295141B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411804643.1
申请日：2024-12-10
Applicant: 国网四川省电力公司成都供电公司
IPC: G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/08 , G06F123/02 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于AI的用户用能画像分析方法及系统，通过结合模板用户用能行为数据和补充用能画像描述向量序列，对初始化的用户用能画像分析模型进行循环优化，不仅提高了用户用能行为分析的准确性，还实现了对目标用户用能行为的深度画像描述，并且通过计算目标用能画像描述向量与补充用能画像描述向量之间的特征距离，并选取最小距离对应的模板用能画像标签作为目标用户的标签，本发明能够高效且精准地识别并标注目标用户的用能行为特征。此外，在每个模型参数优化阶段，通过预测用能画像描述向量集合与补充用能画像描述向量集合之间的关联性来确定用能画像描述误差，并据此更新模型参数，进一步提升了模型的训练效率和泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119295141A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411804643.1
申请日：2024-12-10
Applicant: 国网四川省电力公司成都供电公司
IPC: G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/08 , G06F123/02 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于AI的用户用能画像分析方法及系统，通过结合模板用户用能行为数据和补充用能画像描述向量序列，对初始化的用户用能画像分析模型进行循环优化，不仅提高了用户用能行为分析的准确性，还实现了对目标用户用能行为的深度画像描述，并且通过计算目标用能画像描述向量与补充用能画像描述向量之间的特征距离，并选取最小距离对应的模板用能画像标签作为目标用户的标签，本发明能够高效且精准地识别并标注目标用户的用能行为特征。此外，在每个模型参数优化阶段，通过预测用能画像描述向量集合与补充用能画像描述向量集合之间的关联性来确定用能画像描述误差，并据此更新模型参数，进一步提升了模型的训练效率和泛化能力。
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公开(公告)号：CN118644277A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202411102906.4
申请日：2024-08-13
Applicant: 国网四川省电力公司成都供电公司
IPC: G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06F16/901
Abstract: 本申请提供一种基于AI大模型的电力营销数据分析方法及系统，通过获取并转化电力营销反馈数据为图嵌入表示数据，接着利用这些图嵌入表示数据初步预测反馈需求，得出与营销反馈相关的知识点及其概率。然后，通过图嵌入表示数据中的反馈节点和概率值来确定影响因子。进一步地，提取符合业务逻辑规则的图嵌入表示单元，并结合影响因子集成数据，生成与反馈需求知识点相关的参考数据，并以此创建一个可视化空间来反映电力营销反馈数据的特征点权重分布。最后，通过集成电力营销反馈数据和可视化空间，进行更高级的反馈需求知识点预测，以更准确地识别与电力营销反馈数据相关的目标反馈需求知识点。
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公开(公告)号：CN118247082A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410385926.0
申请日：2024-04-01
Applicant: 国网四川省电力公司成都供电公司
Abstract: 本发明公开了一种居民用电量短期预测方法，涉及用电量预测技术领域，相较于传统的仅考虑空气温度对居民用电量的影响，考虑了体感温度对居民用电量的影响，且体感温度综合考虑了空气相对湿度以及风速的影响，利用体感温度进行预测更符合居民用户的实际用电行为，同时利用了一种机器学习算法对体感温度和居民用电量关系进行分段线性化，综合考虑了最低体感温度在低温段的影响，平均体感温度在舒适温度段的影响以及最高体感温度在高温段的影响，提高预测模型的适应度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107566380A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710818451.X
申请日：2017-09-12
Applicant: 国网四川省电力公司成都供电公司 , 国网四川省电力公司成都市青白江供电分公司
Abstract: 本发明公开了多表合一远程抄表系统，其涉及远程抄表，本发明包括GPRS公网、协议转换器、集中器、智能电能表、智能水表、智能燃气表和智能热量表；智能水表、智能燃气表和智能热量表均与协议转换器连接，协议转换器和智能电能表均与集中器连接，集中器与GPRS公网连接；本发明在对传统智能电能表、智能水表、智能燃气表和智能热量表在做出改动的同时也做出了一定的妥协，使得改动不至于过大，并且实现了将智能水表、智能燃气表和智能热量表的上行数据统一为与智能电能表上行数据规约一致的电力载波，实现了远程统一抄表，节省了相关建设经费以及人力成本，且引入超级电容器为四个表供电可使各表持续不断地正常工作。
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公开(公告)号：CN206164046U
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201621267706.5
申请日：2016-11-23
Applicant: 国网四川省电力公司成都供电公司 , 国网四川省电力公司成都市青白江供电分公司 , 国家电网公司
IPC: H02G7/00
Abstract: 本实用新型公开了带电专用T接线夹，包括基板、压板、下夹板、上夹板、外套和螺钉，所述基板呈长方体平板，基板前侧中部有竖直的沟槽，所述压板呈长方体平板，所述压板桥接在基板沟槽的两边；所述外套下侧有孔洞，基板上端穿过外套下侧的孔洞与外套连接，所述下夹板内置于外套中下部，所述下夹板下表面与基板的顶部连接，所述上夹板内置于外套中上部与外套内表面连接，所述外套后侧通过螺钉与下夹板连接；所述上夹板和下夹板中部各有半圆形通道，上夹板和下夹板的通道其内径相同，其位置上下对应。本实用新型可以装设在绝缘操作杆上进行带电T接线作业，充分解决了带电作业车无法到达的区域的带电T接线作业的问题。
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