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公开(公告)号：CN112099844B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202010972648.0
申请日：2020-09-16
申请人： 国网甘肃省电力公司信息通信公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种用于国网业务系统的多内核兼容的智能浏览系统，其特征在于：包括软件安装升级模块、智能分析模块、反馈系统模块、后台智能管理模块、集成RPA模块、安全监测模块以及用户分析模块；本发明的智能浏览器针对于国网业务系统各时期留下的国网业务系统相对独立的特点，通过智能分析模块自动适配内核核心算法彻底解决浏览器兼容问题，辅助自动调整计算因子提升算法的适配效率和准确度，针对专用于国网业务系统的使用特点和国网用户日常工作嵌入了RPA流程自动化机器人，本发明智能浏览系统解决基层员工用户安装多个浏览器，频繁切换浏览器以及将基层员工从日常繁重复杂的重复工作解脱出来。
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公开(公告)号：CN112099844A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010972648.0
申请日：2020-09-16
申请人： 国网甘肃省电力公司信息通信公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种用于国网业务系统的多内核兼容的智能浏览系统，其特征在于：包括软件安装升级模块、智能分析模块、反馈系统模块、后台智能管理模块、集成RPA模块、安全监测模块以及用户分析模块；本发明的智能浏览器针对于国网业务系统各时期留下的国网业务系统相对独立的特点，通过智能分析模块自动适配内核核心算法彻底解决浏览器兼容问题，辅助自动调整计算因子提升算法的适配效率和准确度，针对专用于国网业务系统的使用特点和国网用户日常工作嵌入了RPA流程自动化机器人，本发明智能浏览系统解决基层员工用户安装多个浏览器，频繁切换浏览器以及将基层员工从日常繁重复杂的重复工作解脱出来。
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公开(公告)号：CN110163410A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910276539.2
申请日：2019-04-08
申请人： 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 一种基于神经网络-时间序列的线损电量的预测方法，根据供电量和耗电量关系预测线损电量，线损电量为Pl＝PSu-PSa，其中，Pl为线损电量，PSu为供电量，PSa为耗电量。计算耗电量的步骤包括：步骤1，建立源数据库，采集并存储用户历史耗电量历史数据；步骤2，构建BP神经网络-时间序列耗电量预测模型，并初始化BP神经网络的参数；步骤3，输入用户历史耗电量数据及影响因素数据，训练所述BP神经网络-时间序列耗电量预测模型，得到经训练的BP神经网络-时间序列耗电量预测模型；步骤4，通过所述经训练的BP神经网络-时间序列耗电量预测模型进行耗电量预测。以上提高了电力源数据的利用率，确保了耗电量预测的准确度，从而提高线损预测的完整性和质量。
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公开(公告)号：CN110163410B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201910276539.2
申请日：2019-04-08
申请人： 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 一种基于神经网络‑时间序列的线损电量的预测方法，根据供电量和耗电量关系预测线损电量，线损电量为Pl＝PSu‑PSa，其中，Pl为线损电量，PSu为供电量，PSa为耗电量。计算耗电量的步骤包括：步骤1，建立源数据库，采集并存储用户历史耗电量历史数据；步骤2，构建BP神经网络‑时间序列耗电量预测模型，并初始化BP神经网络的参数；步骤3，输入用户历史耗电量数据及影响因素数据，训练所述BP神经网络‑时间序列耗电量预测模型，得到经训练的BP神经网络‑时间序列耗电量预测模型；步骤4，通过所述经训练的BP神经网络‑时间序列耗电量预测模型进行耗电量预测。以上提高了电力源数据的利用率，确保了耗电量预测的准确度，从而提高线损预测的完整性和质量。
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