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公开(公告)号：CN113537607B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110838392.9
申请日：2021-07-23
申请人： 国网青海省电力公司信息通信公司 , 国网青海省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请公开了一种停电预测方法。其中，该方法包括：从第一目标区域的样本数据中提取数据，构成训练基分类器的子训练集，其中，基分类器包括：多个不同学习模型，其中，学习模型与子训练集一一对应；基于学习模型对应的子训练集对学习模型进行训练，得到学习模型对应的目标学习模型；基于集成学习中的投票法集成多个不同目标学习模型，得到强学习器；将当前区域的目标停电数据输入至强学习器进行预测得到预测结果，其中，预测结果包括：停电或者不停电。本申请解决了由于相关技术中缺乏对停电情况的预测方法造成的供电可靠性差，影响用户用电体验的技术问题。
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公开(公告)号：CN112288172A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011194121.6
申请日：2020-10-30
申请人： 国家电网有限公司 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司信息通信公司
摘要： 本申请公开了一种台区线损率的预测方法、装置。其中，该方法包括：从预定系统自动采集台区内的电气数据；根据电气数据确定台区的原始电气特征指标数据，原始电气指标特征数据，其中，预定系统，包括：电力公司用电信息信息采集系统、营销业务应用系统、电力地理资讯系统GIS、电力管理系统PMS；对原始电气特征指标数据进行预设处理，得到目标电气特征指标数据，基于目标电气特征指标数据确定长短时记忆LSTM模型；将电气数据输入至长短时记忆LSTM模型，得到台区线损率的预测值。本申请解决了由于相关技术中的机器学习算法面临大规模高维度数据分析时泛化能力较差造成的预计结果不准确，且耗时较长的技术问题。
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公开(公告)号：CN112288171A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011194105.7
申请日：2020-10-30
申请人： 国家电网有限公司 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司信息通信公司
摘要： 本发明公开了一种数据处理方法、装置和系统。其中，该方法应用于数据处理系统中，数据处理系统包括多个业务系统，包括：获取当前电网设备上的特征码的特征信息；对特征信息进行解析，得到当前电网设备的数据信息；对数据信息进行检测，得到检测结果；在检测结果指示数据信息正常的情况下，存储数据信息至预设数据库中，并对数据信息进行图形化显示，其中，预设数据库可被多个业务系统调用。本发明解决了现有技术中，与电网设备相关的数据的管理复杂的技术问题。
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公开(公告)号：CN112288303A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011226057.5
申请日：2020-11-05
申请人： 国家电网有限公司 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司信息通信公司
摘要： 本申请公开了一种确定线损率的方式、装置。其中，该方法包括：获取各个样本台区中第一特征指标；根据第一特征指标确定各个样本台区对应的各个台区类型，并构建各个台区类型对应的神经网络模型；获取目标台区的第二特征指标，根据第二特征指标确定目标台区的对应的台区类型，确定该台区类型对应的神经网络模型；从第二特征指标选择具有参数值的特征指标，将具有参数值的特征指标输入至神经网络模型，得到目标台区的第一预测线损率。本申请解决了由于相关技术中未考虑各个台区之间的差异性，将所有台区的线损均使用一种指标进行评价造成的评价结果误差较大、准确度较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN112288303B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202011226057.5
申请日：2020-11-05
申请人： 国家电网有限公司 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司信息通信公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本申请公开了一种确定线损率的方式、装置。其中，该方法包括：获取各个样本台区中第一特征指标；根据第一特征指标确定各个样本台区对应的各个台区类型，并构建各个台区类型对应的神经网络模型；获取目标台区的第二特征指标，根据第二特征指标确定目标台区的对应的台区类型，确定该台区类型对应的神经网络模型；从第二特征指标选择具有参数值的特征指标，将具有参数值的特征指标输入至神经网络模型，得到目标台区的第一预测线损率。本申请解决了由于相关技术中未考虑各个台区之间的差异性，将所有台区的线损均使用一种指标进行评价造成的评价结果误差较大、准确度较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN113554229A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110839818.2
申请日：2021-07-23
申请人： 国网青海省电力公司信息通信公司 , 国网青海省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请公开了一种三相电压不平衡异常检测方法及装置。其中，该方法包括：在各个目标时刻采集来自电能采集装置的三相电压数据，得到三相电压时间序列数据，其中，各个目标时刻之间间隔的时长相等；将三相电压时间序列数据输入至目标神经网络模型进行分析，得到目标时间段内的三相电压预测时间序列数据；基于三相电压时间序列数据与三相电压预测时间序列数据确定各个目标时刻的误差值；在误差值属于异常区间的情况下，确定误差值对应的目标时刻为三相电压发生不平衡的异常时刻。本申请解决了由于相关技术中基于孤立的数据进行异常检测造成的检测结果不准确以及实时性较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN113537607A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110838392.9
申请日：2021-07-23
申请人： 国网青海省电力公司信息通信公司 , 国网青海省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请公开了一种停电预测方法。其中，该方法包括：从第一目标区域的样本数据中提取数据，构成训练基分类器的子训练集，其中，基分类器包括：多个不同学习模型，其中，学习模型与子训练集一一对应；基于学习模型对应的子训练集对学习模型进行训练，得到学习模型对应的目标学习模型；基于集成学习中的投票法集成多个不同目标学习模型，得到强学习器；将当前区域的目标停电数据输入至强学习器进行预测得到预测结果，其中，预测结果包括：停电或者不停电。本申请解决了由于相关技术中缺乏对停电情况的预测方法造成的供电可靠性差，影响用户用电体验的技术问题。
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公开(公告)号：CN115186872A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210695602.8
申请日：2022-06-17
申请人： 国网青海省电力公司信息通信公司
摘要： 本发明公开了一种短期用电负荷预测方法，包括如下步骤：步骤一：负荷分解，步骤二：聚类融合，步骤三：采用贝叶斯短期用电负荷预测算法进行负荷预测，步骤四：算例分析，在公开数据集上随机选择一周的负荷数据作为样本进行实验，并将其与K‑means聚类负荷分析预测算法进行比较，本发明能够较好的预测实际用电负荷的走向，且与K‑means负荷预测算法相比，在负荷变化较快时的准确性更高，预测效果更优，尤其是在周末，K‑means负荷预测算法的误差较大，而本算法仍可保持较高的准确度，显著节约了运行时间，随着预测区域的扩大，本算法仍能保持较快的运行速度及较高的预测精度。
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公开(公告)号：CN115222098A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210712764.8
申请日：2022-06-22
申请人： 国网青海省电力公司信息通信公司
摘要： 本发明涉及一种基于分布式在线学习的短期电力负荷预测方法，包括离线和在线两个阶段，离线阶段，在每一个气象传感器端，将气象测量数据和预处理后，结合对应的时间和负荷值，形成该传感器下的训练数据。然后利用极限学习机进行离线回归学习，得到在该气象数据下电力负荷预测模型和对应的模型权重系数。在线阶段，在每一个传感器端，将气象数据预处理后，形成测量数据指纹带入对应的电力负荷预测模型，利用加权求和的方法，得到电力负荷最终估计值。同时，利用在线数据对电力负荷预测模型进行参数更新。该方法具有结构简单，实现方便，预测精度高的优点。
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公开(公告)号：CN114493512A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210039027.6
申请日：2022-01-13
申请人： 国网青海省电力公司信息通信公司
IPC分类号： G06Q10/10 , G06V30/412 , G06V30/413 , G06V30/418 , G06F40/166
摘要： 本发明公开了一种适用于凭证电子化智能填单方法，涉及电子凭证技术领域。S1、采集凭证图像并识别凭证信息；S2、凭证图像识别处理；S3、凭证图像信息对凭证进行分类；S4、凭证图像中的文字区域进行分模块框选；S5、凭证信息化识别系统；S6、自动生成正式凭证。该适用于凭证电子化智能填单方法，本发明电子凭证只需要把原始凭证通过扫描上传，通过凭证规则确定凭证的种类，再根据凭证信息中的记载事项确定预设字段，从而自动匹配出凭证类别，实现账目的准确分类，同时将凭证信息的记载事项自动填入凭证模板，自动生成记账凭证，实现智能填单操作，提供的凭证处理方法和处理系统，能够实现凭证自动化分类，有效核验凭证。
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