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公开(公告)号：CN114022205A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111306262.7
申请日：2021-11-05
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 基于改进聚类法的电力用户缴费渠道偏好匹配方法及系统，方法包括：采集用户的缴费基础数据，并对缴费基础数据进行预处理；利用缴费基础数据，构造用户的缴费行为价值指标；对k‑means聚类法进行改进，对缴费行为价值指标进行聚类，以获得k个用户簇；基于统计法提取各用户簇的渠道偏好特征；根据渠道偏好特征为各用户簇匹配缴费渠道。本发明显著提高了企业对客户渠道偏好的了解程度，便于制定更加精准高效的营销策略，提高渠道运营效率，降低人力、物力等的无谓投入，精准营销，从而为企业节省更多的渠道运营成本，也为企业带来显著的经济效益。
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公开(公告)号：CN117291646A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311327769.X
申请日：2023-10-13
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F18/22
摘要： 一种电力营销渠道用户引流方法及系统，基于层次分析法确定待引流用户和历史用电用户的用电行为数据的权重；根据待引流用户用电行为数据加权和划分第一和第二优选用户集合；根据历史用电用户用电行为数据加权和划分第一和第二敏感用户集合；利用各优选用户集合和各敏感用户集合的相似度和权重的加权和与相似度阈值从待引流用户和历史用电用户划分第一目标用户；除去全部第一目标用户后的待引流用户和历史用电用户作为第二目标用户；对第一目标用户和第二目标用户采用不同的电力营销渠道用户引流措施。本发明提高目标用户的甄别的有效性和可靠性，匹配电力营销端对于业务增长的需求，解决现有技术中电力营销端实现业务增量的方式过于单一的问题。
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公开(公告)号：CN117198268A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311299586.1
申请日：2023-10-09
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G10L15/01
摘要： 本发明公开了一种语音识别测试系统和方法，分类生成汉语、外语以及噪音音频，将不同语种与噪音音频混合，构成多种复杂的音频；外部语音识别设备或系统识别所构成的音频并进行播放，接收外部语音识别设备或系统识别播放的音频，并对接收的音频中的关键词进行提取，实现对输入音频的信息快速处理；对接收到的音频进行声纹检测，生成声纹图表，将生成的声纹图表与所构成音频的声纹进行比对，通过波峰峰值的重合度判断识别设备或系统的语音识别效果。本发明能够提升对语音识别测试的精准度，还可在对外部语音识别设备或系统识别所播放音频的接收过程中，对接收的音频中的关键词进行提取，实现对输入音频的信息快速处理。
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公开(公告)号：CN116702071A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310510955.0
申请日：2023-05-08
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/214 , G06Q30/0202 , G06Q50/06
摘要： 一种基于时间序列的电力营销稽查场景异常检测方法，建立费用错漏收稽查模型，多用户用电数据和用电档案数据输入模型后输出多用户用电预测数据，以机器学习决策树对多用户用电预测数据进行检测生成异常分数；当异常分数大于异常阈值时用交叉熵函数计算多用户用电预测数据与用电档案数据之间的差异；差异和异常分数的加权求和值小于异常阈值则判定电力营销稽查场景中无异常；否则从多用户用电预测数据中提取单用户用电预测数据输入数据优化子模型，以机器学习决策树对单用户用电预测数据进行检测，检测到异常时模型输出异常用户对应电力营销稽查场景。解决不同电力营销稽查场景核查难题，自动更新以及预测电力营销数据且反馈电力数据异常。
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公开(公告)号：CN116228195A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310078200.8
申请日：2023-01-30
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G06Q10/20 , G06Q10/0631 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06F40/126
摘要： 本申请提供一种适用于工单的数据处理方法、装置、设备及存储介质。该方法基于呼叫设备向虚拟电话平台所上报的电力故障处理请求生成待处理工单，根据故障处理文本信息以及预设工单分类模型确定待处理工单的第一分类，根据当前位置以及预设工单评估模型确定待处理工单的第二分类，根据第一分类、第二分类以及预设工单等级确定模型确定待处理工单的优先等级，然后，根据优先等级以及第一分类对工单预编号进行更新，以生成工单编号，最后，将标识有工单编号的待处理工单下发至对应的维修终端，并根据维修反馈信息生成存档工单编号。从而对基于电力故障处理请求所生成的待处理工单进行多级自动分类，有效地提高了分类的效率以及准确度。
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公开(公告)号：CN114841268B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210485657.6
申请日：2022-05-06
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G06F18/23213 , G06F18/2433 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于Transformer和LSTM融合算法的异常电力客户识别方法，基于业务规则对客户用电采集信息进行数据清洗及数据规约处理；利用基于信息熵的混合数据属性加权聚类算法对电力客户进行类型划分；建立各类型客户的统计特征和频域特征；利用Transformer算法建立各类型客户深度特征；基于客户统计特征、频域特征以及深度特征，通过LSTM算法识别各类型异常电力客户；基于客户用电量、电流、电压以及功率等数据维度，利用LSTM算法分别计算各数据维度下的异常电力用户，并以各维度加权结果作为依据，输出最终疑似异常电力客户。本发明可以实现低压用户异常用电行为智能分析，提高反窃电工作的效率和精准度。
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公开(公告)号：CN114841268A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210485657.6
申请日：2022-05-06
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
摘要： 本发明公开了一种基于Transformer和LSTM融合算法的异常电力客户识别方法，基于业务规则对客户用电采集信息进行数据清洗及数据规约处理；利用基于信息熵的混合数据属性加权聚类算法对电力客户进行类型划分；建立各类型客户的统计特征和频域特征；利用Transformer算法建立各类型客户深度特征；基于客户统计特征、频域特征以及深度特征，通过LSTM算法识别各类型异常电力客户；基于客户用电量、电流、电压以及功率等数据维度，利用LSTM算法分别计算各数据维度下的异常电力用户，并以各维度加权结果作为依据，输出最终疑似异常电力客户。本发明可以实现低压用户异常用电行为智能分析，提高反窃电工作的效率和精准度。
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公开(公告)号：CN117763536A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311781385.5
申请日：2023-12-22
申请人： 国网区块链科技(北京)有限公司 , 国网数字科技控股有限公司 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司客户服务中心 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请公开了一种基于区块链的电力实体跨域认证方法及系统。在上述方法中，第一身份验证服务器计算第一哈希值，并向第二身份验证服务器发送第一哈希值；第二身份验证服务器根据第一等效证书对第一哈希值进行验证，并向第一电力实体通知第一哈希值验证通过；第一电力实体计算第二哈希值，并向第二身份验证服务器发送第二哈希值；第二身份验证服务器根据第一等效证书对第二哈希值进行验证；最后当第二哈希值验证通过时，第二身份验证服务器为第一电力实体生成第一跨域证书，并发送给第一电力实体和区块链。在此过程中，利用等效证书使得身份验证服务器之间根据等效证书内的哈希算法进行验证，使得跨域认证的流程简单，提高了跨域认证的效率。
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公开(公告)号：CN118096160A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311533750.0
申请日：2023-11-17
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
摘要： 本申请公开了数字货币交易中基于区块链的安全交付方法及系统，所述交付方法包括如下步骤：S1：获取用户端认证信息，根据认证信息构建阶梯认证链；S2：接收数字货币交易请求，用户端上传交易信息至第一阶梯认证链，第一阶梯认证链进行用户端认证，用户端认证通过后，第一阶梯认证链根据交易金额将交易信息上传至对应阶梯认证链进行资格认证；S3：资格认证通过后，对应阶梯认证链对交易信息进行加密输出至支付端；S4：支付端对交易信息进行解密认证，解密认证通过后，根据交易信息进行数字货币交易。本申请的有益效果：根据交易金额进行认证分流，分担每个认证链上的认证压力，提高认证效率的同时以认证代价作为信任度评判标准，提高认证安全性。
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公开(公告)号：CN117951250A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410013170.7
申请日：2024-01-04
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
摘要： 本发明公开了一种用户可扩展的标签标注方法和系统，所述方法包括：获取待标注用户的文本信息，并确定文本信息中待标注文字；根据待标注文字，构造对应于标签标注任务的训练样本，通过训练样本对神经网络模型进行训练，直至标签标注任务的损失函数满足预设条件，得到标签标注模型；采样并标记用户的样本数据，对标记后用户的样本数据进行预处理，将预处理后的标记用户的样本数据导入到标签标注模型中，从而生成用户新标签标注数据；本发明可降低标注的繁琐，提高标注的效率。
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