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公开(公告)号：CN109600276A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811474127.1
申请日：2018-12-04
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司信息通信公司
Abstract: 本发明公开了一种用电采集虚拟专用通道链路的状态监测系统。其中，该系统包括：用电采集终端，与预设电表通信，并接入公网，用电采集终端用于采集预设电表的用电数据，并当接收到数据上传指令时，通过公网上传用电数据；探测网关服务器，与用电采集终端通信，探测网关服务器还包括网络探测模块，网络探测模块用于对用电采集终端进行两两分组，并向两两分组后的用电采集终端发送报文，以测量报文的往返时延；网络监测服务器，与探测网关服务器通信，根据报文的往返时延将用电采集终端聚类至逻辑路由器下，以获取网络的逻辑拓扑结构。本发明解决了现有技术中通信运营商提供的虚拟网络拓扑不可见，导致难以对用电采集系统的网络链路进行监测的技术问题。
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公开(公告)号：CN119721325A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411605852.3
申请日：2024-11-12
Applicant: 国网青海省电力公司信息通信公司 , 国网青海省电力公司
IPC: G06Q10/04 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N20/10 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种办电服务场景下多模态大规模语料归集方法，语料数据收集，从多个来源收集与办电服务相关的语料数据，语料数据来源覆盖办电服务的所有环节，语料数据预处理，对收集的语料数据进行数据标准化、数据清洗、数据标注及数据存储动作，语料模型构建，构建多模态语料模型，使得语料模型进行多种用电环境训练，通过微调，使得各个语料模型适应不同的用电环境，获得电网运行预测结果，电网数据集成，将语料模型与电网实时监测系统连接，获取电网实际运行状态结果。
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公开(公告)号：CN119721129A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411608963.X
申请日：2024-11-12
Applicant: 国网青海省电力公司信息通信公司 , 国网青海省电力公司
IPC: G06N3/0455 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/084 , G06V30/10 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于编解码架构的办电服务模型构建方法，办电服务模型包括编码器与解码器，编码器自多模态语料数据中提取特征，编码器对特征进行破坏，生成待处理数据，解码器接收编码器输出的待处理数据，并根据预设的规则，生成对应的输出信息，办电服务模型的训练过程包括多模态语料数据进行增强与裁剪，根据裁剪的长度，将多模态语料数据分为短语料数据与长语料数据，构建办电服务模型的低阶模型，以短语料数据投入办电服务模型的低阶模型进行训练，以长语料数据投入办电服务模型进行训练，获取办电服务模型的低阶模型与办电服务模型的输出差异值，以输出差异值与对应的办电服务模型的低阶模型的差异值之差调整办电服务模型。
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公开(公告)号：CN113256132A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110611117.3
申请日：2021-06-01
Applicant: 国网青海省电力公司信息通信公司 , 国网青海省电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种运维检修专区管理系统。该系统包括：至少一个客户端，一个客户端与一个指纹采集器连接；指纹采集器，与客户端连接，用于采集将要操作与指纹采集器连接的客户端的运维人员的指纹信息；服务端，分别与客户端、指纹采集器通信连接，用于将指纹采集器采集到的指纹信息与数据库中的指纹信息进行对比以确定是否为指纹采集器连接的客户端提供授权。通过本发明，解决了相关技术中的专区管理系统不够灵活的技术问题。
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公开(公告)号：CN112288303A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011226057.5
申请日：2020-11-05
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司信息通信公司
Abstract: 本申请公开了一种确定线损率的方式、装置。其中，该方法包括：获取各个样本台区中第一特征指标；根据第一特征指标确定各个样本台区对应的各个台区类型，并构建各个台区类型对应的神经网络模型；获取目标台区的第二特征指标，根据第二特征指标确定目标台区的对应的台区类型，确定该台区类型对应的神经网络模型；从第二特征指标选择具有参数值的特征指标，将具有参数值的特征指标输入至神经网络模型，得到目标台区的第一预测线损率。本申请解决了由于相关技术中未考虑各个台区之间的差异性，将所有台区的线损均使用一种指标进行评价造成的评价结果误差较大、准确度较低的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113744081B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202110969882.2
申请日：2021-08-23
Applicant: 国网青海省电力公司信息通信公司 , 国网青海省电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了一种窃电行为分析方法。其中，该方法包括：将预定组数的训练集输入至预设模型，使用反向传播训练算法对预设模型进行训练，得到预设组数的日用电量窃电行为分析模型；将目标日用电量时间序列数据输入至预设组数的窃电行为分析模型，得到多组二分类结果，其中，多组二分类结果的组数与预设组数的组数相同；根据多组二分类结果确定目标对象是否存在窃电行为。本申请解决了由于相关技术中基于人工排查的等方法判断是否存在窃电行为造成的人力成本较高、效率低下以及判断结果不准确的技术问题。
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公开(公告)号：CN112288303B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202011226057.5
申请日：2020-11-05
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司信息通信公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种确定线损率的方式、装置。其中，该方法包括：获取各个样本台区中第一特征指标；根据第一特征指标确定各个样本台区对应的各个台区类型，并构建各个台区类型对应的神经网络模型；获取目标台区的第二特征指标，根据第二特征指标确定目标台区的对应的台区类型，确定该台区类型对应的神经网络模型；从第二特征指标选择具有参数值的特征指标，将具有参数值的特征指标输入至神经网络模型，得到目标台区的第一预测线损率。本申请解决了由于相关技术中未考虑各个台区之间的差异性，将所有台区的线损均使用一种指标进行评价造成的评价结果误差较大、准确度较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN113744081A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110969882.2
申请日：2021-08-23
Applicant: 国网青海省电力公司信息通信公司 , 国网青海省电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请公开了一种窃电行为分析方法。其中，该方法包括：将预定组数的训练集输入至预设模型，使用反向传播训练算法对预设模型进行训练，得到预设组数的日用电量窃电行为分析模型；将目标日用电量时间序列数据输入至预设组数的窃电行为分析模型，得到多组二分类结果，其中，多组二分类结果的组数与预设组数的组数相同；根据多组二分类结果确定目标对象是否存在窃电行为。本申请解决了由于相关技术中基于人工排查的等方法判断是否存在窃电行为造成的人力成本较高、效率低下以及判断结果不准确的技术问题。
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公开(公告)号：CN113554229A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110839818.2
申请日：2021-07-23
Applicant: 国网青海省电力公司信息通信公司 , 国网青海省电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请公开了一种三相电压不平衡异常检测方法及装置。其中，该方法包括：在各个目标时刻采集来自电能采集装置的三相电压数据，得到三相电压时间序列数据，其中，各个目标时刻之间间隔的时长相等；将三相电压时间序列数据输入至目标神经网络模型进行分析，得到目标时间段内的三相电压预测时间序列数据；基于三相电压时间序列数据与三相电压预测时间序列数据确定各个目标时刻的误差值；在误差值属于异常区间的情况下，确定误差值对应的目标时刻为三相电压发生不平衡的异常时刻。本申请解决了由于相关技术中基于孤立的数据进行异常检测造成的检测结果不准确以及实时性较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN113537607A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110838392.9
申请日：2021-07-23
Applicant: 国网青海省电力公司信息通信公司 , 国网青海省电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请公开了一种停电预测方法。其中，该方法包括：从第一目标区域的样本数据中提取数据，构成训练基分类器的子训练集，其中，基分类器包括：多个不同学习模型，其中，学习模型与子训练集一一对应；基于学习模型对应的子训练集对学习模型进行训练，得到学习模型对应的目标学习模型；基于集成学习中的投票法集成多个不同目标学习模型，得到强学习器；将当前区域的目标停电数据输入至强学习器进行预测得到预测结果，其中，预测结果包括：停电或者不停电。本申请解决了由于相关技术中缺乏对停电情况的预测方法造成的供电可靠性差，影响用户用电体验的技术问题。
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