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公开(公告)号：CN106650797A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611116284.6
申请日：2016-12-07
Applicant: 广东电网有限责任公司江门供电局
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/6277 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于集成ELM的配电网窃电嫌疑用户智能识别方法，包括以下步骤：首先获取学习数据和预测数据并进行数据清洗；然后构建窃电评价指标体系：告警特征、电量特征及负荷特征，形成学习样本和预测样本；将学习样本划分为训练集和测试集，利用所述的训练集学习集成ELM窃电嫌疑用户识别模型，并基于所述的测试集评估模型效果；最后将预测样本作为所述的集成ELM窃电嫌疑用户识别模型输入量，输出每一用户的窃电嫌疑系数，锁定窃电嫌疑用户。本发明集合了ELM较快的学习速度与集成学习的高精度性，从窃电告警、电量、负荷多个维度分析用户窃电嫌疑，能实现窃电行为的快速有效识别，将反窃电管理模式提升至“事前预防、事中控制”的管理水平。
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公开(公告)号：CN106650797B
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN201611116284.6
申请日：2016-12-07
Applicant: 广东电网有限责任公司江门供电局
Abstract: 本发明涉及一种基于集成ELM的配电网窃电嫌疑用户智能识别方法，包括以下步骤：首先获取学习数据和预测数据并进行数据清洗；然后构建窃电评价指标体系：告警特征、电量特征及负荷特征，形成学习样本和预测样本；将学习样本划分为训练集和测试集，利用所述的训练集学习集成ELM窃电嫌疑用户识别模型，并基于所述的测试集评估模型效果；最后将预测样本作为所述的集成ELM窃电嫌疑用户识别模型输入量，输出每一用户的窃电嫌疑系数，锁定窃电嫌疑用户。本发明集合了ELM较快的学习速度与集成学习的高精度性，从窃电告警、电量、负荷多个维度分析用户窃电嫌疑，能实现窃电行为的快速有效识别，将反窃电管理模式提升至“事前预防、事中控制”的管理水平。
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公开(公告)号：CN107315766A
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201710344584.8
申请日：2017-05-16
Applicant: 广东电网有限责任公司江门供电局
Abstract: 本发明涉及人机交互技术领域，公开了一种集合智能与人工问答的语音问答方法及其装置。本发明所提供的语音问答方法，其核心思路是先利用语音识别算法将问题语音信息转化成问题文本信息，然后对问题文本信息进行分句处理，获取用户问句，最后基于问句相似度，确定是在QA问答库中找到与用户问句最相似的标准问句及对应的答复信息，还是通过接入人工服务台获取答复信息，由此不但可以实现语音问答，方便用户输入问题信息，提高问答效率和用户体验，同时在QA问答库中找不到合适答案时，还可以自动切换成人工问答，及时解决用户的疑问。
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