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公开(公告)号：CN106709754A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611059600.0
申请日：2016-11-25
Applicant: 云南电网有限责任公司昆明供电局
CPC classification number: G06Q30/0201 , G06F16/2465 , G06F16/254 , G06F16/35 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种用基于文本挖掘的电力用户分群方法，其主要通过一种基于机器学习的文本自动分类模型建立标签体系库；根据标签和标签属性权重使用K‑means聚类算法对进行用户画像；依据用户画像下的若干个标签属性，将用户按照一定的规则进行聚类，采用Jaccard计算相似度的方法，实现基于用户画像的客户群划分。
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公开(公告)号：CN106682763B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201611058846.6
申请日：2016-11-25
Applicant: 云南电网有限责任公司昆明供电局
Abstract: 本发明公开了一种用于大量样本数据的电力负荷优化预测方法，本方法通过数据预处理、数据分组、模型拟合、优化分组、优化估计、数据预测等方法步骤，将含大量样本数据的小粒度电力负荷记录数据进行预处理、整理、清洗，去除和纠正无效和错误的样本数据、对所述样本数据进行初步分组，使用时间序列模型对所述分组数据进行模型拟合和参数估计，对所述样本模型和初步估计参数进行优化分组，即相同模型和相同参数的样本数据作为一组，采用同一个模型进行参数的精确估计，再利用所述精确估计的参数应用于样本数据，进行精确预测。采用上述方法对大量样本的用电负荷数据进行分析和预测，能够大幅的降低模型拟合和参数估计的计算量，提升数据预测的速度和精确性。
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公开(公告)号：CN106682763A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611058846.6
申请日：2016-11-25
Applicant: 云南电网有限责任公司昆明供电局
Abstract: 本发明公开了一种用于大量样本数据的电力负荷优化预测方法，本方法通过数据预处理、数据分组、模型拟合、优化分组、优化估计、数据预测等方法步骤，将含大量样本数据的小粒度电力负荷记录数据进行预处理、整理、清洗，去除和纠正无效和错误的样本数据、对所述样本数据进行初步分组，使用时间序列模型对所述分组数据进行模型拟合和参数估计，对所述样本模型和初步估计参数进行优化分组，即相同模型和相同参数的样本数据作为一组，采用同一个模型进行参数的精确估计，再利用所述精确估计的参数应用于样本数据，进行精确预测。采用上述方法对大量样本的用电负荷数据进行分析和预测，能够大幅的降低模型拟合和参数估计的计算量，提升数据预测的速度和精确性。
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公开(公告)号：CN211267536U
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202020084848.8
申请日：2020-01-15
Applicant: 云南电网有限责任公司昆明供电局
IPC: H05K7/20
Abstract: 本实用新型属于设备终端技术领域，尤其为一种智能综合管理系统建设终端，包括散热工作台，散热工作台的上表面固定连接有固定防护板，固定防护板的外侧固定连接有连接固定柱，连接固定柱的内部固定连接有缓震板，固定防护板的内侧固定连接有固定连接板，固定连接板的底部固定连接有螺旋升降杆，螺旋升降杆的外部传动连接有安装台，散热工作台的上表面固定设置有散热网。本实用新型通过设置建设终端的散热装置，通过装置内部安装的散热片与散热风机，将设备终端安装在装置后，能够有效对设备终端进行散热，降低因工作造成设备终端内部集成器件过高的温度，保证设备终端能够正常工作，提高了设备终端使用寿命。
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