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公开(公告)号：CN113947564B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202111012230.6
申请日：2021-08-31
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心 , 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 安徽继远软件有限公司
Inventor： 彭楚宁 , 王路涛 , 李博 , 苏良立 , 刘俊建 , 边靖宸 , 张书健 , 李永乐 , 孙红宇 , 徐奎龙 , 张萌萌 , 李熊 , 许灵洁 , 严华江 , 陈欢军 , 丁徐楠 , 刘勇 , 南昊 , 孙剑桥 , 梁翀 , 陈思宇
IPC: G06T7/00 , G06F16/535 , G06F16/55 , G06F16/583
Abstract: 本发明公开了一种电力行业低压台区计量设备图像校验方法及系统，包括获取电力行业低压台区计量设备的待检测图像，将获取的图像输入到预先设定的电力图像质量分析模型中，进行图像质量分析，并输出最终的图像质量分析结果，然后判断图像的质量是否符合预设质量标准，若符合预设质量标准，则将待检测图像输入到云端进行识别，检测电力设备是否存在故障，若不符合预设质量检测标准，则重新获取待检测图像，通过在对待检测图像进行识别前，首先对待检测图像的质量进行判断，将低质量的待检测图像筛除，只对高质量的待检测图像进行识别，通过提高待检测图像的质量，使得电力设备的故障识别结果准确率得到了提升。
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公开(公告)号：CN114118624B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202111495407.2
申请日：2021-12-09
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电力需求响应潜力评估方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：根据相似日匹配因素确定与目标日匹配的最相似历史日；获取历史用电数据，根据历史用电数据中所述最相似历史日对应的相似用电数据，确定目标用户在所述目标日的用户特征曲线，以及所述目标日的主网负荷预测曲线；根据所述用户特征曲线和所述主网负荷曲线的匹配程度，结合用户响应意愿，确定所述目标用户在所述目标日的电力需求响应潜力。本发明根据最相似历史日下用户与主网的用电曲线趋势对比，实现对用户需求响应潜力的准确识别，解决了用户需求侧响应潜力挖掘难、需求响应成效评估难的问题。
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公开(公告)号：CN114139621B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202111430650.6
申请日：2021-11-29
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
Abstract: 本申请公开了一种确定模型分类性能标识的方法、装置、设备及存储介质，该方法可以包括：获取电力数据；根据K个不同的高斯模型分别对电力数据进行处理，得到K个分类结果；其中，K表示电力数据包含的数据维度数量，K为大于1的整数；根据聚类算法对电力数据进行聚类，得到K个聚类结果；根据K个分类结果和K个聚类结果，确定高斯模型的分类性能标识，K个分类结果与K个聚类结果在不同电力数据维度上呈对应关系。通过上述方式能够实现通过高斯模型对现有的海量电力数据进行分类处理，并基于聚类算法的聚类结果对高斯模型的分类结果进行评估，以了解高斯模型对电力数据的分类性能。
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公开(公告)号：CN111797286B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202010646699.4
申请日：2020-07-07
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F16/903 , G06F16/9038 , G06F16/907
Abstract: 本发明实施例公开了一种时间区域确定方法。该方法包括：根据历史数据与两个时间尺度绘制趋势图；根据趋势检验算法与预设第一阈值确定所述趋势图上的待分析时间区域；根据多尺度直线拟合算法与预设第二阈值确定所述待分析时间区域内的重点分析时间区域。本发明实施例通过根据趋势检验算法与预设第一阈值确定所述趋势图上的待分析时间区域；根据多尺度直线拟合算法与预设第二阈值确定所述待分析时间区域内的重点分析时间区域，解决了在分析历史数据时，单一时间尺度分析导致重点不突出、特点不明显、量化不准确的问题。
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公开(公告)号：CN113505333A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110600094.6
申请日：2021-05-31
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
Abstract: 本发明提供一种针对企业的用电设备负荷分析方法及系统，包括：基于各行业内各企业在当日的日最大用电设备负荷计算各行业内各企业在当日的用电设备负荷比率；基于各行业内各企业在当日的日用电设备负荷比率与各行业的过负荷阈值的比较结果对各行业内各企业的用电设备进行过负荷分析；其中，各行业的过负荷阈值是基于各行业内各企业在历史年的上一年未过负荷情况下每日最大日用电设备负荷的平均值及各行业内各企业在历史年未过负荷情况下每日的最大日用电设备负荷获取的。本发明利用聚类分析法对各行业内企业的用电设备负荷进行准确分析，提高了针对企业内用电设备的过负荷故障分析的准确度，降低了企业内用电设备的故障风险。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111754116B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202010590439.X
申请日：2020-06-24
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06Q40/03 , G06Q30/018 , G06Q30/0282 , G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/20 , G06F18/2137 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种基于标签画像技术的信用评估方法及装置，该方法包括：确定待评估企业的预先建立的信用标签体系中的每个事实标签的含义，根据所述待评估企业的预先建立的事实标签与模型标签之间的第一对应关系、所述待评估企业的预先建立的模型标签与复合标签之间的第二对应关系以及所述事实标签的含义，生成所述待评估企业的每个模型标签的含义和每个复合标签的含义，根据所述事实标签的含义、所述模型标签的含义以及所述复合标签的含义，确定所述待评估企业的信用画像。该信用评估方法实现过程中信用标签体系完善、计算规则清晰、不依赖主观，从而，提高了信用评估的准确性，形成了统一信用服务能力。
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公开(公告)号：CN116777217A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310776200.5
申请日：2023-06-28
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06Q50/08 , G06Q50/16
Abstract: 本公开实施例提供了一种风险预警方法、装置及设备。该方法包括：按照设定周期获取当前在建项目的最新电力数据；获取所述当前在建项目的施工状态评估阈值；根据所述最新电力数据和所述施工状态评估阈值确定所述在建项目的最新施工状态；基于所述最新施工状态对所述在建项目进行风险预警。本公开实施例，通过所述最新电力数据和所述施工状态评估阈值确定所述在建项目的最新施工状态，并基于所述最新施工状态对所述在建项目进行风险预警的方式，可以实时准确监测在建项目的施工状态，从而可以实时并准确为用户提供在建项目的风险预警。
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公开(公告)号：CN114742397A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210363921.9
申请日：2022-04-08
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
Abstract: 本发明提供一种基于ECI区域模型的电力规划系统，所述电力规划系统包括用电数据库、电力数据采集模块、电力分析模块以及电力规划模块；所述用电数据库存储有用电区域内的历史用电数据；所述电力数据采集模块用于采集用电区域当前用电数据；所述电力分析模块基于用电区域当前用电数据和历史用电数据进行分析，并输出分析结果；所述电力规划模块基于分析结果进行用电区域的电力规划；所述电力规划模块包括用电量规划单元、用电位置规划单元以及电价规划单元。本发明能够根据用电区域内的不同用电位置实行有针对性的供电方式，以解决现有的电力规划方式单一，规划不够智能，导致电力资源出现供应不匹配的问题。
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公开(公告)号：CN114611856A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202011411832.4
申请日：2020-12-03
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
Abstract: 本发明涉及一种用电量智能补全方法和系统，包括：获取用户缺失用电量时间区间；获取缺失用电量时间区间中各时段与历史时间区间中各时段之间的距离矩阵；基于距离矩阵，确定缺失用电量时间区间中各时段在历史时间区间中的相似时段；基于用户在相似时段的用电量和用户在缺失用电量时间区间的总用电量的缺失情况，选择用户在相似时段的用电量或指定用户在缺失用电量时间区间中各时段的用电量平均值补全用户在缺失用电量时间区间中各时段的用电量。本发明解决了现有的用电量补全方法存在的日冻结示值反超和补全准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN114139621A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111430650.6
申请日：2021-11-29
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
Abstract: 本申请公开了一种确定模型分类性能标识的方法、装置、设备及存储介质，该方法可以包括：获取电力数据；根据K个不同的高斯模型分别对电力数据进行处理，得到K个分类结果；其中，K表示电力数据包含的数据维度数量，K为大于1的整数；根据聚类算法对电力数据进行聚类，得到K个聚类结果；根据K个分类结果和K个聚类结果，确定高斯模型的分类性能标识，K个分类结果与K个聚类结果在不同电力数据维度上呈对应关系。通过上述方式能够实现通过高斯模型对现有的海量电力数据进行分类处理，并基于聚类算法的聚类结果对高斯模型的分类结果进行评估，以了解高斯模型对电力数据的分类性能。
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