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公开(公告)号：CN109685240B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN201811247204.X
申请日：2018-10-24
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 浙江华云信息科技有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM深度学习的95598话务工单预测与异动预警方法，涉及一种电力话务工单分析方法。目前人为通过同比、环比数值、增幅数值来确定异动阀值，不能实时、准确、科学地设定阀值，导致监控预警、问题定位、趋势预测能力不足。本发明基于LSTM神经网络深度学习技术，通过建立科学的指标异动预测模型，研究各项指标的数理关系，实现短期话务工单置信异动预测与智能预警应用。本技术方案更高效、更精益、更智能地从大量指标中取得指标分析预警，提高客服指标分析与质量管控的工作效率。弥补传统曲线拟合建模需要定期模型修正的不足，支持在线实时动态学习预测与预警分析，提升日常指标的监控预警、问题定位、趋势预测能力。
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公开(公告)号：CN109919328B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201910101366.0
申请日：2019-01-31
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多源停电事件的低压分支线停电研判方法，涉及电力运维领域。低压分支线的数据来源复杂，对停电研判复杂且准确度低。本发明包括步骤：接收终端和表计事件，在非台区停电情况下开始研判；判断是否出现低压分支线下2个以上的下级层次停电数据源；若是，则进行集中器和表计的研判；若否，则根据集中器和表计的从属关系，进行下属层级停电研判；若通过集中器和表计的研判，则确认低压分支停电，若否，则根据集中器和表计的从属关系，进行下属层级停电研判；根据停电研判情况确认低压分支线停电情况。本技术方案组合使用多种停电数据源，主动停电事件和停电召测结果，以提高研判低压分支线停电的准确性和实时性问题。
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公开(公告)号：CN112561730A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011402848.9
申请日：2020-12-02
Applicant: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 国网浙江省电力有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双层聚类和模糊综合评价的供电服务分析方法，涉及供电服务分析方法。目前，常采用单个评价指标来进行供电公司服务评价，未能较为全面地考虑各方面因素对供电服务水平的影响。本发明采用基于客户诉求、责任归属、异动水平、服务处理四方面的底层评价指标，建立完整评价指标体系。通过双层聚类模型得到分数分布类型及确定不同类型分布下各评价等级中心分数，通过模糊评价方法将评价指标分数转化为易理解的评价等级，对供电公司的供电服务质量做出直观评价。这种基于结构化工单数据的客户侧供电服务分析方法可以快速、有效地根据工单结构化数据对供电公司服务水平进行评价，有利于提升客户侧供电服务水平、精准定位服务薄弱点。
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公开(公告)号：CN109919328A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910101366.0
申请日：2019-01-31
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多源停电事件的低压分支线停电研判方法，涉及电力运维领域。低压分支线的数据来源复杂，对停电研判复杂且准确度低。本发明包括步骤：接收终端和表计事件，在非台区停电情况下开始研判；判断是否出现低压分支线下2个以上的下级层次停电数据源；若是，则进行集中器和表计的研判；若否，则根据集中器和表计的从属关系，进行下属层级停电研判；若通过集中器和表计的研判，则确认低压分支停电，若否，则根据集中器和表计的从属关系，进行下属层级停电研判；根据停电研判情况确认低压分支线停电情况。本技术方案组合使用多种停电数据源，主动停电事件和停电召测结果，以提高研判低压分支线停电的准确性和实时性问题。
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公开(公告)号：CN109685240A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811247204.X
申请日：2018-10-24
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 浙江华云信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM深度学习的95598话务工单预测与异动预警方法，涉及一种电力话务工单分析方法。目前人为通过同比、环比数值、增幅数值来确定异动阀值，不能实时、准确、科学地设定阀值，导致监控预警、问题定位、趋势预测能力不足。本发明基于LSTM神经网络深度学习技术，通过建立科学的指标异动预测模型，研究各项指标的数理关系，实现短期话务工单置信异动预测与智能预警应用。本技术方案更高效、更精益、更智能地从大量指标中取得指标分析预警，提高客服指标分析与质量管控的工作效率。弥补传统曲线拟合建模需要定期模型修正的不足，支持在线实时动态学习预测与预警分析，提升日常指标的监控预警、问题定位、趋势预测能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112561730B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202011402848.9
申请日：2020-12-02
Applicant: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 国网浙江省电力有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 浙江大学
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/0639 , G06Q10/067 , G06Q30/016
Abstract: 本发明公开了一种基于双层聚类和模糊综合评价的供电服务分析方法，涉及供电服务分析方法。目前，常采用单个评价指标来进行供电公司服务评价，未能较为全面地考虑各方面因素对供电服务水平的影响。本发明采用基于客户诉求、责任归属、异动水平、服务处理四方面的底层评价指标，建立完整评价指标体系。通过双层聚类模型得到分数分布类型及确定不同类型分布下各评价等级中心分数，通过模糊评价方法将评价指标分数转化为易理解的评价等级，对供电公司的供电服务质量做出直观评价。这种基于结构化工单数据的客户侧供电服务分析方法可以快速、有效地根据工单结构化数据对供电公司服务水平进行评价，有利于提升客户侧供电服务水平、精准定位服务薄弱点。
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公开(公告)号：CN115239062A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210674787.4
申请日：2022-06-14
Applicant: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 国网浙江省电力有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本申请公开了基于高斯云分布与理想点法的供电质量评价方法，包括输入一定时间段内的配电系统量测数据与95598工单结构化数据；构建包括供电可靠性指标集与电能质量指标集在内的供电质量评价指标体系；计算各供电单位在各项评价指标下的指标值，并根据月度数据生成对应的供电质量指标高斯云；基于历史数据与专家经验生成供电质量指标理想高斯云，将供电质量指标理想高斯云与实际高斯云进行对比，计算得到云间相似度；基于云间相似度形成供电质量评估决策矩阵，根据理想点法对各供电单位的供电质量进行评价。通过建立客观合理的评价体系，精确评估配电系统的供电质量，准确量化电能质量，对保障用户侧用电质量，指导电网电能质量治理具有重要意义。
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公开(公告)号：CN111047094A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911272670.8
申请日：2019-12-12
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 浙江华云信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习算法的抄表数据异常分析方法，涉及电力用户抄表异常判定方法领域。历来对于抄表数据异常类意见投诉的处理多采用现场检测的方法，耗费物力、人力资源，效率低，对于确定的抄表数据异常用户差错电量的判定也存在方法单一、准确率低下等问题。本方法采用经深度学习训练的BP神经网络建立用户抄表数据异常属实判定算法模型及优化配置策略，实现工单用户抄表数据异常属实的快速准确判断，通过建立抄表数据异常用户日用电量预测模型和优化配置策略，实现差错时间和差错电量的准确估算。从而提高95598指标分析与质量管控的工作效率，发挥辅助决策作用。
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公开(公告)号：CN106451761A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610577465.2
申请日：2016-07-21
Applicant: 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 浙江华云信息科技有限公司
Abstract: 一种基于动态数据驱动的大面积停电自动监测分析系统，涉及一种停电自动监测分析系统。目前，电网实时数据都是离散型信息、准确性不高，而且不同来源的信息中存在时序差。本发明包括：事件策略算法规划模块；事件初始化模块；策略选择模块；事件过滤模块；事件源线程模块；事件时间轴模块；事件研判模块；故障停电发布时间轴模块；故障停电发布模块；故障停电合并模块；故障停电消息发布模块。本技术方案采用时间轴和可信度相结合的机制，进一步提高分析效率，一旦故障信息满足可信度要求就可以立刻发布，实现迅速、准确地对不同源事件分析得到的故障信息进行融会和归并。
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公开(公告)号：CN109670167B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN201811247198.8
申请日：2018-10-24
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 浙江华云信息科技有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/289 , G06F16/35 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06Q30/015 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于Word2Vec的电力客服工单情感量化分析方法，涉及一种电力客服工单分析方法。传统的情感分析方法不能有效甄别情感强度。本发明结合电力客服工单文本特征，对历史电力客服工单和不满意工单进行分类梳理、数据清洗，再基于百度词库梳理形成初始化多元情感词库，采用逆向最大匹配算法进行工单文本分词，基于Word2Vec神经网络构建融合客户诉求语义的积极词、消极词、否定词、程度副词、以及词序的词向量，通过历史客服工单进行机器学习训练生成融合诉求情感的学习模型，基于模型中的词性亲疏关系来拓展词性语料库，采用相似度词序矩阵量化算法进行情感量化计算，完成客服工单情感量化分析，有效区分情感强弱差异，确定紧急程度。
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