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公开(公告)号：CN113256020A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110661228.5
申请日：2021-06-15
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
摘要： 本发明公开了一种考虑多尺度时间序列的供电系统成本预测方法，包括如下步骤：S1、搜集供电系统历史成本数据降噪处理后，可视化得到训练集Tr和测试集Tx；S2、对历史成本数据按日为单位进行特征工程建设得到成本的数据结构；S3、采用Prophet模型对训练集Tr的多尺度时间序列进行平稳化处理；S4、采用LSTNet网络模型对分解后的时间序列各项进行建模并引入基于特征的注意力机制；S5、用测试集Tx对Prophet‑LSTNet组合预测模型进行可靠性验证；若可靠性不足，执行S4，若可靠性合格，执行S6；S6、得到的Prophet‑LSTM组合预测模型对供电系统成本进行预测，输出预测结果；Prophet‑LSTNet组合预测模型针对多尺度时间序列的多维成本数据预测，预测结果更加稳定可靠。
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公开(公告)号：CN115018906A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210431220.4
申请日：2022-04-22
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
IPC分类号： G06T7/70 , G06V20/40 , G06V10/50 , G06V10/56 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/771 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了一种基于组特征选择与判别相关滤波联合的电网变电检修作业人员跟踪方法，包括以下步骤：S1：获取电网变电检修作业人员的作业视频图像，将特征融合，构成多通道特征矩阵；S2：根据当前帧的多通道特征矩阵及相应的响应图估计当前帧的判别相关滤波器；S3：根据当前帧的判别相关滤波器估计值与上一帧的判别相关滤波器更新当前帧的判别相关滤波器；S4：提取下一帧的多通道特征矩阵，并根据当前帧的判别相关滤波器计算作业人员目标定位响应图，获得电网变电检修作业人员目标位置结果；本发明实现相关空间信道特征在一个动态的低维子空间中突出和一致性显示，能够有效减轻时间滤波器的退化。
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公开(公告)号：CN113256036B
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN202110791617.X
申请日：2021-07-13
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
摘要： 本发明公开了基于Prophet‑LSTNet组合模型的供电成本分析预测方法，解决了现有技术的不足，包括以下步骤：步骤1，获取一段时间内历史每日供电成本数据，并将供电成本数据输入Prophet模型；步骤2，通过Prophet模型对供电成本数据分解成非线性趋势成分数据、季节性成分数据以及假日成分数据；步骤3，进行特征工程建设，得到供电成本数据的多维特征；步骤4，将供电成本数据的多维特征作为参数输入LSTNet模型，将非线性趋势成分数据输入LSTNet模型，对LSTNet模型进行训练，寻找供电成本数据的多维特征与非线性趋势成分数据之间的依赖关系，训练并交替更新LSTNet模型及非线性趋势成分数据权重参数；步骤5，对供电成本进行预测，得到预测结果。
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公开(公告)号：CN113256020B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110661228.5
申请日：2021-06-15
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
摘要： 本发明公开了一种考虑多尺度时间序列的供电系统成本预测方法，包括如下步骤：S1、搜集供电系统历史成本数据降噪处理后，可视化得到训练集Tr和测试集Tx；S2、对历史成本数据按日为单位进行特征工程建设得到成本的数据结构；S3、采用Prophet模型对训练集Tr的多尺度时间序列进行平稳化处理；S4、采用LSTNet网络模型对分解后的时间序列各项进行建模并引入基于特征的注意力机制；S5、用测试集Tx对Prophet‑LSTNet组合预测模型进行可靠性验证；若可靠性不足，执行S4，若可靠性合格，执行S6；S6、得到的Prophet‑LSTM组合预测模型对供电系统成本进行预测，输出预测结果；Prophet‑LSTNet组合预测模型针对多尺度时间序列的多维成本数据预测，预测结果更加稳定可靠。
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公开(公告)号：CN113256036A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110791617.X
申请日：2021-07-13
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
摘要： 本发明公开了基于Prophet‑LSTNet组合模型的供电成本分析预测方法，解决了现有技术的不足，包括以下步骤：步骤1，获取一段时间内历史每日供电成本数据，并将供电成本数据输入Prophet模型；步骤2，通过Prophet模型对供电成本数据分解成非线性趋势成分数据、季节性成分数据以及假日成分数据；步骤3，进行特征工程建设，得到供电成本数据的多维特征；步骤4，将供电成本数据的多维特征作为参数输入LSTNet模型，将非线性趋势成分数据输入LSTNet模型，对LSTNet模型进行训练，寻找供电成本数据的多维特征与非线性趋势成分数据之间的依赖关系，训练并交替更新LSTNet模型及非线性趋势成分数据权重参数；步骤5，对供电成本进行预测，得到预测结果。
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公开(公告)号：CN115688964A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211050664.X
申请日：2022-08-30
申请人： 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
摘要： 本发明公开了一种基于遗传算法优化的灰色Verhulst模型预测方法及系统。为了解决传统的灰色Verhulst模型易产生较大误差容易产生较大误差，预测精度不高的问题；本发明包括以下步骤：S1：收集配网检修运维典型作业消耗量数据；S2：构建拓展后的灰色Verhulst模型；S3：基于遗传算法，计算灰色Verhulst模型的最优化背景值系数；S4：基于最优灰色Verhulst模型的配网检修运维典型作业消耗量预测及性能分析。通过拓展的背景值构造方法，克服了传统灰色Verhulst模型易产生较大误差的问题。通过遗传算法对背景值系数寻优，进一步减少误差，提高灰色Verhulst模型的预测精度。
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公开(公告)号：CN113298288A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110391628.9
申请日：2021-04-12
申请人： 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
摘要： 本发明是为了辅助电力部门对未来供电所运维成本进行预测，提出了一种融合时间序列和神经网络的供电所运维成本预测方法，包括以下步骤：步骤（1）搜集历史运维成本数据，分析数据特性；检测并修正数据异常值，准备数据集；步骤（2）采用Prophet模型对数据序列进行平稳化处理，提取并预测序列的趋势成分；步骤（3）进行特征工程建设，对供电所信息进行挖掘分析，得到供电所的运维成本数据的特征；步骤（4）构建LSTNet网络模型进行训练，引入基于特征的注意力机制，训练并交替更新LSTNet预测网络及权重参数；步骤（5）利用训练好的Prophet‑LSTM组合预测网络进行供电所运维成本预测，得到预测结果。
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公开(公告)号：CN116151603A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211539619.0
申请日：2022-12-02
IPC分类号： G06Q10/0633 , G06Q10/04
摘要： 本发明公开了一种基于多泳道自动排列的流程图生成方法，包括以下步骤：步骤1，进行基础信息配置，用于构建流程图生成的要素；步骤2，获取流程节点，流程节点包括主流程节点和分支流程节点；步骤3，对主流程节点进行维护，输入主流程节点内容，对分支流程节点进行维护，判断其是否涉及判断关系，若涉及判断关系则输入判断条件；步骤4，确定节点连接关系，对于主流程节点以及分支流程节点之间确定其与上下游节点之间的对应关系；步骤5，生成流程图。本发明生成的流程图不仅流程节点内容以及连接线出错的概率较低，同时生成的流程图也较为直观，流程图运转的效率大大提高。
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公开(公告)号：CN113610331B
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111169636.5
申请日：2021-10-08
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/10 , G06Q30/02 , G06Q50/06 , G06F16/906
摘要： 本发明提供一种基于信息瀑布的成本核算方法、装置及存储介质，对接收到的预算数据进行分类得到多个子分类数据，每个子分类数据分别包括工具属性信息以及工具数量信息；基于工具属性信息通过信息瀑布的方式选择对应的目标工具信息；根据目标工具信息和工具数量信息计算得到第一子预算信息；根据所述工具数量信息得到偏移值、第一偏移预算信息和第二偏移预算信息；基于多个第一偏移预算信息和多个第二偏移预算信息得到第一成本值、第二成本值和成本核算区间。本发明能够通过人工智能的方式，基于信息瀑布的原理，实现机器、客观的成本核算，使得成本核算的客观性和准确性能够有所保障，所生成的成本核算结果为一个区间值，参考性较强。
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公开(公告)号：CN113630425A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202111169106.0
申请日：2021-10-08
申请人： 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
摘要： 本发明提出了一种多电力主体的财务数据安全传输方法，包括：获取第一电力主体的若干个待传输的数据包，包括各个结算时刻的业务数据、财务数据以及获取路径；基于最小二乘法对业务数据与财务数据进行拟合，记录拟合得到的目标函数中的参数；将参数作为特征对结算时刻进行聚类，在每个类中分别计算每个获取路径的局部敏感哈希值，通过分析局部敏感哈希值中是否存在离群值，在获取路径中选出疑似异常路径；若存在疑似异常路径，判断疑似异常路径是否符合保密要求，若符合保密要求，对财务数据进行密钥加密处理后发送给第二电力主体。通过局部敏感哈希算法对获取路径进行异常分析，从而筛选出来源异常的数据，避免了财务数据被误传的风险。
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