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公开(公告)号：CN116628586A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310371945.3
申请日：2023-04-10
Applicant: 国网河北省电力有限公司石家庄供电分公司 , 国网河北省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 程慧琳 , 黄朝晖 , 陈磊 , 杨鹏 , 张晶 , 赵杰 , 安立平 , 武剑 , 张宁 , 赵佩 , 刘翔宇 , 翟亚婷 , 杨华 , 刘卉 , 杨行方 , 李佳琪 , 薛宁波
IPC: G06F18/2415 , G06F18/2321 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于K‑prototype聚类与宽度学习的电网自适应混合不良数据检测方法，包括以下步骤：S1首先根据K‑prototypes聚类和宽度学习搭建不良数据辨识模型；S2对K‑prototypes算法进行改进，优化辨识模型；S3基于改进K‑prototypes算法的不良数据辨识；S4基于宽度学习算法的不良数据辨识；S5基于K‑prototypes聚类与宽度学习的混合不良数据辨识。本发明所提出的基于K‑prototypes聚类与宽度学习混合坏数据算法具有高效的辨识度强，相比传统算法，辨识度提高了很多。
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公开(公告)号：CN115954875A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202310061448.3
申请日：2023-01-17
Applicant: 国网河北省电力有限公司石家庄供电分公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00 , G06F30/20 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/38 , G06F113/04 , G06F111/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于交替方向乘子法的上下级电网协同优化调度方法，涉及电力系统调度技术领域。该方法包括根据电网网损、负荷侧需求响应以及弃光惩罚分别单独建立上下级电网优化调度模型；将纳什谈判理论与上下级电网优化调度模型结合形成上下级电网协同优化纳什谈判模型；对上下级电网协同优化纳什谈判模型求解，根据求解结果优化调度。其通过引入纳什谈判理论和采用交替方向乘子法，能够同时兼顾上下级电网各主体和联盟整体效益以及保护了上下级电网各主体隐私。
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公开(公告)号：CN116542552A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310399391.8
申请日：2023-04-14
Applicant: 国网河北省电力有限公司石家庄供电分公司 , 国网河北省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 程慧琳 , 陈磊 , 杨鹏 , 张宁 , 王聪 , 黄朝晖 , 张晶 , 朱毅男 , 董学家 , 吴涛 , 薛玉石 , 陈进红 , 安益辰 , 李乾 , 杨华 , 陈子来 , 李晶
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F17/18
Abstract: 本发明实施例公开一种电网韧性的低碳综合评价指标体系及方法，以更合理地对区域性电网的韧性及低碳评价分析。本发明首先提供了新的低碳韧性评价指标，可用于评价区域性电网的韧性及低碳水平，包括：新的韧性低碳指标，碳排放增加量和碳排放恢复时间，以及新能源电量渗透率、新能源发电消纳率、最大负载损失、负载损失速率、极端事件抵御率、负荷适应率、系统恢复时间、平均恢复速率等综合指标，并使用综合评价方法用以建立一个完整的评价体系。本发明能够更全面地评价一个区域性电网的韧性低碳综合水平。
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公开(公告)号：CN118365131A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410535305.6
申请日：2024-04-30
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种基于电网客服数据的高风险事件预警方法及系统。预警方法如下：获取报修工单数据；每个台区未完成的报修工单累计值超过第一阈值时，标记为高风险台区与高风险工单；单一工单被催办的频次数据频次数据超过第二阈值，标记为高风险工单；复电工单中复电进度超过第三阈值仍未复电，标记为高风险工单；监测同一客户报修后来电催办情况，当客户催办时间与报修时间间隔超过第四阈值时，标记为高风险工单。本发明可以优先保障各类重点民生停电事件的复电效率，缩短停电时长，减缓了人民群众生命财产损失，提高客户用电满意度。
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公开(公告)号：CN119513489A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411543407.9
申请日：2024-10-31
Applicant: 国家电网有限公司西南分部
IPC: G06F18/10 , G06F18/2321 , G06F18/23213 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于水库丰枯时期的风光电站逐时出力数据的重构方法，包括以下步骤：基于不同断面水库的丰水期，枯水期时间，筛选出断面内所有风光电站全年对应丰水期，枯水期逐时出力数据，将筛选出的出力数据进行异常检测及清洗处理、缺失值插补；对经过插补的出力数据提取典型场景，得到水库的丰水期，枯水期时间对应风光电站不同出力力度场景下的逐时出力数据；基于断面水库内各风电场、光伏电站的容量和效率，设立断面内各风电场、光伏电站的出力权重，水库的丰水期，枯水期时间对应风光电站不同出力力度场景下的逐时出力数据通过断面内各风电场、光伏电站的出力权重进行求和，得到断面内风光电站不同力度出力场景下的总逐时出力数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119253735A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411367987.0
申请日：2024-09-29
Applicant: 国家电网有限公司西南分部
Abstract: 本发明涉及一种基于梯级水库的水风光互补电力系统的调度方法及装置，包括以下步骤：根据电力系统中水电站、风电站、光伏电站的工作规模，筛选出参与调度的水电站、风电站、光伏电站；对参与调度的水电站、风电站、光伏电站设立工作状态约束条件；基于参与调度的水电站、风电站、光伏电站的工作状态约束条件，构建电力系统调度策略优化模型；对电力系统调度策略优化模型进行求解，得到调度优化结果。本发明通过优化水风光日内调度策略来实现对新能源波动性的有效互补，提高清洁能源利用率，实现电网系统得安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN118350492A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202311714450.2
申请日：2023-12-13
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F16/951 , G06F40/30 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及大数据处理技术领域，提供一种用于停电服务的智能分析方法及系统，所述方法包括：获取预定地区当天的天气预警信息；从预设的第一报备工单中获取当天的目标记录项，所述目标记录项记录所述预定地区对应的具有天气描述信息的停电事件预测结果；计算所述天气预警信息和所述天气描述信息语义相似度，在相似度大于预设的相似度阈值的情况下，确定所述天气预警信息与所述停电事件相关联，并标注所述目标记录项；基于所述目标记录项分析停电事件投诉的原因。本发明的用于停电服务的智能分析方法及系统实现了对停电服务事件的分析。
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公开(公告)号：CN115662401B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211604120.3
申请日：2022-12-14
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: G10L15/06 , G10L15/065 , G10L15/26 , G10L25/48
Abstract: 一种基于持续学习的客服通话语音识别方法，首先训练初始语音识别模型；其次设场景个数为s，分别对于及，获取第s个95598客服通话业务场景的语音和文本标注资料，使用持续学习方法对初始语音识别模型及第个95598客服通话语音识别持续学习模型参数调整，获得第s个95598客服通话语音识别持续学习模型；最后将待识别的95598客服通话语音输入到第s个95598客服通话语音识别持续学习模型，获得待识别的95598客服通话语音中文文本。本发明能够持续适应通话业务场景变化，不断提升语音识别模型的适应能力，具备面对新通话业务场景的持续学习能力，以保持或提升模型在各个场景下的语音识别效果，同时克服模型在适应新通话业务场景的过程中存在的灾难性遗忘问题。
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公开(公告)号：CN115662401A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211604120.3
申请日：2022-12-14
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: G10L15/06 , G10L15/065 , G10L15/26 , G10L25/48
Abstract: 一种基于持续学习的客服通话语音识别方法，首先训练初始语音识别模型；其次设场景个数为s，分别对于及，获取第s个95598客服通话业务场景的语音和文本标注资料，使用持续学习方法对初始语音识别模型及第个95598客服通话语音识别持续学习模型参数调整，获得第s个95598客服通话语音识别持续学习模型；最后将待识别的95598客服通话语音输入到第s个95598客服通话语音识别持续学习模型，获得待识别的95598客服通话语音中文文本。本发明能够持续适应通话业务场景变化，不断提升语音识别模型的适应能力，具备面对新通话业务场景的持续学习能力，以保持或提升模型在各个场景下的语音识别效果，同时克服模型在适应新通话业务场景的过程中存在的灾难性遗忘问题。
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