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公开(公告)号：CN119180276A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411676651.2
申请日：2024-11-22
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 朗新科技集团股份有限公司
IPC: G06F40/205 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06F16/33 , G06N5/022 , G06F18/2433 , G06F18/2135 , G06F18/10
Abstract: 本申请涉及电力数据分析的技术领域，尤其是涉及一种电力数据解析方法及系统，其中方法包括搭建数据库步骤、数据采集步骤、数据预处理步骤、第一提取步骤、第二提取步骤、数据再处理步骤、偏向转译步骤、相似度计算步骤、相似度判断步骤、替换步骤、修正步骤、知识本体构建步骤、实时监测步骤和输出结果步骤。其中系统包括：数据库、数据采集模块、数据预处理模块、第一提取模块、第二提取模块、数据再处理模块、偏向转译模块、相似度计算模块、相似度判断模块、替换模块、修正模块、知识本体构建模块、实时监测模块和输出结果模块。本申请具有提高对电力数据解析的准确性的效果。
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公开(公告)号：CN117360296B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202311519358.0
申请日：2023-11-14
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 山东鲁软数字科技有限公司
Abstract: 本发明属于充电桩技术领域，提出了一种家用充电桩及其工作方法，本发明中的防护机构包括设置在桩体上的导向槽，导向槽内两侧设置有导向杆，导向杆上通过导向座滑动设置有挡板，挡板与导向槽内底面之间设置有阻尼器，阻尼器上设置有弹性件；挡板远离阻尼器的一端设置有封板；不充电时，充电枪在插槽内，封板被充电枪顶紧在导向槽内，弹性件被压缩；进行充电时，充电枪在插槽内拨出后，弹性件的弹力推动挡板沿导向杆移动，封板移动到插槽处进行封堵，解决了灰尘进入插槽造成污染的问题；弹性件弹力作用下推动挡板沿导向杆移动时，在阻尼器的作用下，能够对释放的弹性势能进行衰减，使弹性件能够缓慢推动封板复位，提高了封板移动时的稳定性。
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公开(公告)号：CN115431737A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211291513.3
申请日：2022-10-19
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及电动汽车技术领域，尤其涉及一种电动汽车电池防盗安装装置及电动汽车，包括：位于汽车内的安装架、用于容纳电池的安装箱以及连接锁死机构；所述连接锁死机构包括锁紧件，所述安装箱两端设置通孔，所述安装架设置与安装箱通孔位置对应的盲孔，所述锁紧件穿过安装箱通孔连接到安装架的盲孔内；所述锁紧件具有中空的滑槽，所述安装架与所述滑槽对应位置设置空腔，滑槽内设置螺纹配合的丝杆和螺母块，所述螺母块通过连接杆连接到弧形锁紧板，在丝杆的转动下弧形锁紧板能够插入安装架的空腔内，解决了电动汽车中电池被盗的问题。
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公开(公告)号：CN114091916A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111400848.X
申请日：2021-11-19
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国家电网有限公司
Abstract: 本公开属于电力营销技术领域，提供了一种抗污治霾电力指数成效评价方法及系统，包括以下步骤：获取电力大数据，构建抗污治霾电力指数评价指标；基于所构建的抗污治霾电力指数评价指标提取电力大数据中的抗污治霾数据；计算所提取到的抗污治霾数据的一级指标权重和二级指标权重；根据一级指标权重计算抗污治霾电力指数，根据二级指标权重计算电力大数据的各项指数；进行抗污治霾电力指数以及电力大数据的各项指数的相关性分析。
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公开(公告)号：CN113762716A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110870930.2
申请日：2021-07-30
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/2457 , G06F16/2458 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习和注意力的台区运行状态评估方法及系统，包括：获取台区运行状态序列数据及潜在影响因素序列数据；基于所获取的数据进行特征提取，提取与台区运行状态评估变化关联度大于预设关联度阈值的特征，得到与台区状态变化相关的状态上下文特征；基于状态上下文特征进行联合分布嵌入，获得联合嵌入表征；基于联合嵌入表征进行融合注意力机制的深度学习模型训练，获得评估模型，基于该模型进行台区运行状态评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117538653A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311516806.1
申请日：2023-11-14
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国网山东省电力公司德州供电公司
Abstract: 本发明提出了一种变压器在线监测系统及方法，通过测量变压器低压侧和高压侧的电气数据，通过变压器高压侧和变压器低压侧电气数据进行计算，得到变压器实际负载损耗，根据所计算得到的变压器实际负载损耗与能耗标准数据进行对比，判断变压器是否符合标准，实现变压器在线监测，可以及时了解设备运行状况并可以提前预测相关故障的发生，避免电力安全事故；根据检测的变压器的温升数据与标准温升数据进行对比，实际准确地得到变压器实际容量情况，而且对所有数据进行存储，方便可查，有效地解决了变压器容量不匹配的问题。
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公开(公告)号：CN117471210A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311428580.X
申请日：2023-10-30
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国网山东省电力公司德州供电公司
Abstract: 本发明提供了一种变压器容量告警方法、装置、系统、介质、设备及变压器，属于电力测量技术领域。所述方法包括：根据变压器高压侧能耗数据、变压器低压侧的能耗数据以及变压器的空载损耗，得到变压器的实际负载损耗；当变压器的实际负载损耗小于或等于设定损耗阈值时，且设定时间段内的变压器温升大于或等于设定温升阈值时，判定变压器容量过小，生成第一告警信息；当变压器的实际负载损耗大于设定损耗阈值时，且设定时间段内的变压器温升小于设定温升阈值时，判定变压器容量过大，生成第二告警信息。本发明能够在线监测变压器的实际容量并进行实时告警，及时发现电力变压器存在的运行问题，提升了电力系统运行可靠性。
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公开(公告)号：CN116703571B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310960878.9
申请日：2023-08-02
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
IPC: G06Q40/03 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开一种电网用户信用评价方法、系统、电子设备及存储介质，涉及基于特定计算模型的电力系统技术领域，包括：对电力内网数据集和金融内网数据集进行同一用户的数据对齐，提取同一用户在两个数据集中的交集，分别作为电力内网训练集和金融内网训练集，将电力内网数据集中除交集外的数据作为电力内网非交集数据集；根据电力内网训练集和金融内网训练集构建信用评价神经网络模型；根据电力内网非交集数据集构建辅助模型，两个模型融合后得到信用评价融合模型；根据信用评价神经网络模型和信用评价融合模型，得到电网用户信用评价结果，保证数据安全，提升信用评估的准确性和实时性。
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公开(公告)号：CN116703571A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310960878.9
申请日：2023-08-02
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
IPC: G06Q40/03 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开一种电网用户信用评价方法、系统、电子设备及存储介质，涉及基于特定计算模型的电力系统技术领域，包括：对电力内网数据集和金融内网数据集进行同一用户的数据对齐，提取同一用户在两个数据集中的交集，分别作为电力内网训练集和金融内网训练集，将电力内网数据集中除交集外的数据作为电力内网非交集数据集；根据电力内网训练集和金融内网训练集构建信用评价神经网络模型；根据电力内网非交集数据集构建辅助模型，两个模型融合后得到信用评价融合模型；根据信用评价神经网络模型和信用评价融合模型，得到电网用户信用评价结果，保证数据安全，提升信用评估的准确性和实时性。
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公开(公告)号：CN115829683A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211501888.8
申请日：2022-11-28
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国家电网有限公司
IPC: G06Q30/0601 , G06Q30/0207
Abstract: 本发明公开了一种基于逆奖赏学习优化的电力积分商品推荐方法及系统，包括：建立潜在客户挖掘模型，根据待预测用户的历史积分兑换记录，预测用户进行积分兑换的概率，确定潜在积分兑换用户；利用三维评分推荐算法计算当前用户对未评分商品的感兴趣程度，结合遗忘曲线，计算当前用户对未评分商品的偏好程度；根据当前用户对未评分商品的偏好程度，通过逆奖赏反馈学习方法不断调整推荐策略，将推荐成功率高的商品替代推荐成功率低的商品，生成商品推荐列表。本发明在商品推荐方面，将传统推荐算法与逆强化学习相结合，融合两者的优势，引入时间因素以及用户行为因素对用户偏好的影响，既提升了算法的推荐精度，也提升了用户的满意度。
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