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公开(公告)号：CN116149873A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211728537.0
申请日：2022-12-30
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司
Abstract: 本申请公开了一种电力营销服务移动应用平台，应用于计算机技术领域，该电力营销服务移动应用平台包括部署在外网上的前端展示层、服务接入层、外网服务层以及外网存储层；前端展示层，用于通过网页或移动作业应用向用户终端提供电力营销业务的可操作界面；服务接入层，用于通过界面资源服务模块、反向代理模块以及负载均衡模块提供用户终端发送的服务请求的统一接入服务、协议转换服务、界面资源服务以及负载均衡服务；外网服务层，用于提供外网共享中心服务以及业务前置服务；外网存储层，用于提供外网中的结构化数据、非结构化数据以及缓存数据的存取服务，从而实现对电力营销业务的一站式管理。
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公开(公告)号：CN111680933B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010607783.5
申请日：2020-06-29
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
IPC: G06Q10/0639 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开了一种用电行为的分析方法、装置、可读介质以及设备，该方法通过获取目标区域内的多个目标用户分别在分析时段内的每一天的用电电量数据，计算出至少一个日用电水平参数；利用每一个目标用户在分析时段内的每一个日用电水平参数，确定出目标区域内的日用电水平阈值；选取出符合整体连续高水平用电特征，和/或，局部连续稳定用电特征的目标用户，作为具有违约用电行为的初步嫌疑用户。本申请通过目标用户每一天的用电电量数据能够选取出符合整体连续高水平用电特征，和/或，局部连续稳定用电特征的初步嫌疑用户，并不需要人工对每一个目标用户均使用硬件检测装置获取的电流数据来分析目用电行为，降低了分析成本提高了分析效率。
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公开(公告)号：CN115907224A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211700279.5
申请日：2022-12-28
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/2337 , G06F18/214 , G06F18/2411
Abstract: 本申请实施例公开了一种光伏出力预测方法。在该方法中，将预先计算的天气类型倍率关系指数和历史微观气象数据进行聚类，获得与待测日具有相似气象特征的相似日；根据相似日确定相似日光伏出力数据集；将相似日光伏出力数据集输入预设的光伏出力预测模型进行预测，以获得待测日的光伏出力预测结果。由此可见，利用本申请实施例提供的方案，通过对历史微观气象数据进行聚类，筛选出与待测日特征类似的相似日，既解决了部分天气类型下样本量少的问题，又突出了同天气类型下个体间的差异，用相似日的数据作为光伏出力预测模型的输入，从而提高了预测结果的精度。
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公开(公告)号：CN115880836A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211573096.1
申请日：2022-12-08
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种共享用电方法及共享用电装置，该方法包括：接收客户端通过扫描共享电源箱上的条形码发送的用电请求，用电请求包括共享电源箱对应的共享电源箱编号；根据共享电源箱编号控制共享电源箱开启箱门；接收客户端发送的通电请求；根据通电请求控制共享电源箱通电。本申请实施例实现扫码用电功能，为临时用电用户提供扫码、用电一体化的共享用电服务，建立高效的线上线下协同运维机制，为全方位构建共享用电新格局提供支撑，完善了临时性用电、短时性用电的供电管理流程，给用户带来极简极速的用电新体验。
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公开(公告)号：CN114862625A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210550950.6
申请日：2022-05-20
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司
IPC: G06Q50/06 , G06Q30/02 , G06F16/215
Abstract: 本发明公开了一种居民居家情况识别方法及装置，方法包括：获得第一居民的用电曲线，所述用电曲线表征了不同时间的用电量；对所述用电曲线进行分解处理，得到用电趋势分量曲线；基于所述用电趋势分量曲线确定所述第一居民的第一居家时段。上述方案经过对居民家庭的用电曲线进行分析处理，能够准确的确定出居民的居家时段，便于相关部门安排上门工作的进行，提升上门工作的工作效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114298207A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111601763.8
申请日：2021-12-24
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司
Abstract: 本申请公开了一种光伏发电成效管控方法、装置、存储介质及电子设备，通过预先构建的故障预警研判模型对待识别电站进行识别得到故障电站，通过预先构建的月度发电量预测模型对故障电站和正常电站进行月度发电量预测，得到月度预测发电量；月度发电量预测模型由光伏出力预测模型和黎曼积分规则确定；月度预测发电量用于实现光伏发电成效的智能管控。基于上述，通过对未来的天气类型进行预估，结合未来的天气类型对月度预测发电量进行了预测，降低气象因素给光伏发电站带来的随机波动性，该方法量化分析了天气对发电量的影响，通过月度预测发电量得到准确的光伏发电站的发电量，实现准确的光伏发电的预测和对光伏发电的发电成效的有效管控。
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公开(公告)号：CN114139956A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111455983.4
申请日：2021-12-01
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司
Abstract: 本申请公开了一种台区线损异常检测方法及装置，其中，所述方法包括：获取目标台区在考察周期内每天的线损率；基于目标台区的线损率，计算目标台区对应的运行指标；运行指标包括趋势指标、差异度指标、波动性指标和比率指标；将目标台区对应的运行指标输入训练好的分类模型中，得到目标台区对应的线损状态；分类模型预先利用多个类别的训练样本及其对应的线损状态训练得到；一个类别的训练样本包括该类别的样本台区对应的运行指标；各个类别基于运行指标对各个样本台区进行聚类得到；将目标台区对应的线损状态和线损状态对应的线损因素输出；每个类别对应的线损状态和其对应的线损因素均预先对各个类别的各个样本台区对应的运行指标进行分析得到。
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公开(公告)号：CN113610409A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110925816.5
申请日：2021-08-12
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司
Abstract: 本申请提供一种电费回收风险预警方法及装置，基于行业发展趋势预测模型获取用户所在行业在当前收费月的行业发展趋势预测值；获取用户前一收费月的电费金额，历史电费缴纳数据和业扩办电数据；将获取的所有数据作为电费回收风险预警模型的输入，输出当前收费月产生电费滞纳金的概率值；若概率值处于风险预警范围内，生成预警信息。本方案中，利用行业发展趋势预测模型和电费回收风险预警模型，预测用户在当前收费月产生电费滞纳金的概率值，综合考虑用户所在行业的行业发展趋势预测值，以及用户的历史电费缴纳数据和业扩办电数据等信息，实现对用户进行客观、全面地识别，在识别用户为电费回收风险高的用户，提醒负责人员，便于其采取相应措施。
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公开(公告)号：CN112862134A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201911098686.1
申请日：2019-11-12
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: 本申请公开了一种电力营销业务中台的业务调度方法及装置，包括：获取业务请求；基于所述业务请求需要调用的业务数据，采用蚁群算法确定所述业务请求的分配路径数据，所述分配路径数据包括一个或多个最优的分配路径，将所述最优的分配路径作为遗传算法的初始种群，进行遗传算法的迭代进化，确定全局最优分配路径；依据全局最优分配路径执行所述业务请求对应的调度工作。所述电力营销业务中台的业务调度方法及装置，使用蚁群算法融合遗传算法来调度业务，应用遗传算法全局最优收敛的优点，将遗传算法融入到蚁群算法的迭代过程中，能够在每次迭代中产生前端用户对后端业务系统匹配的最优解，加快调度的实时性和合理性，提升用户的被服务体验。
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公开(公告)号：CN112541662A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011400419.8
申请日：2020-12-02
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种电费回收风险的预测方法及系统，该方法为：根据预先获取的目标用户在预设时间段内的用电量时间序列，确定目标用户的用电量趋势项曲线；利用用电量趋势项曲线，确定目标用户的用电趋势，以及确定用电趋势对应的第一预设指标值；按照目标用户的产业类别选择第二预设指标值；根据目标用户的多种经营状况信息，分别确定每一种经营状况信息对应的第三预设指标值；将第一预设指标值、第二预设指标值和所有的第三预设指标值输入预设的电费回收风险预警模型对目标用户进行电费回收风险预测，预测目标用户的电费回收风险等级。通过多方面因素的指标预测电费回收风险，提高评估电费回收风险的准确率。
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