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公开(公告)号：CN118260433A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410285255.0
申请日：2024-03-13
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种基于电力知识图谱的3D图谱展示交互方法，包括以下步骤：步骤S1:获取电力系统数据；步骤S2:使用RDF和OWL定义知识图谱的本体，建立实体之间的关系，然后利用图数据库存储知识图谱数据；步骤S3:基于力导向图算法，将知识图谱中的实体和关系映射为3D空间中的图形元素，并通过节点之间的物理力模拟来呈现实体之间的关系和布局；步骤S4:将3D图谱存储至电力系统管理终端，并设置访问权限；步骤S5:构建交互界面，客户通过VR头显进入虚拟现实环境访问3D电力系统知识图谱，并通过点击、拖拽操作在3D电力系统知识图谱上进行导航和交互；步骤S6:通过语音或文字输入查询,搜索3D电力系统知识图谱。本发明有效提高电力系统知识图谱的查询效率和直观性。
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公开(公告)号：CN113987031A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111350331.4
申请日：2021-11-15
Applicant: 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
IPC: G06F16/2458 , G06F16/906 , G06F16/16 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电力大数据的数据异常判别方法，包括以下步骤：S100，接收上传的待判断的电力数据，将电力数据先按照类别属性封装在一个个单独的文件夹内存储放置，并连接历史电力数据的存储服务器；S200，首先对每个单独文件夹内的数据进行初步细化处理，得到初步细化处理后的电力数据；S300，将细化处理得到的电力数据，进行多重判断，根据多重判断结果得到电力数据是否为异常数据。该电力大数据的数据异常判别方法，能够准确、快速的将较大量的电力数据进行异常判别，并减少判别失误可能性，提高了判别的精准性，进而能够避免影响到后续的数据处理运算和存储，以及能够降低工作人员对电力数据的人工排查强度，提高整体的工作效率。
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公开(公告)号：CN105678398A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201510991534.X
申请日：2015-12-24
Applicant: 国家电网公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司
Inventor： 黄文思 , 王继业 , 曾楠 , 许元斌 , 陈宏 , 邹保平 , 郝悍勇 , 罗义旺 , 李金湖 , 李云 , 余仰淇 , 林燊 , 刘燕秋 , 骆伟艺 , 罗文甜 , 张欢 , 吴少平 , 陈智鹏 , 刘彩 , 柯华强
Abstract: 本发明为一种基于大数据技术的电力负荷预测方法及基于该方法的研究应用系统，大数据技术的支持下，集成多种成熟开源产品，形成一种具备数据源、数据整合、数据存储、数据计算、数据分析、实施电负荷特性分析以及电力负荷预测分析。本发明有效提升了海量数据处理的高效性，解决了传统统计分析假设判断的局限性。能够科学、精准的预测出末来电力的用电需求，有利于电网的削峰填谷及平稳运行，为公司电网规划、设备检修、电能调配等提供决策支持。
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公开(公告)号：CN118245607A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410285258.4
申请日：2024-03-13
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种基于强化学习的电力业务数据辅助知识图谱构建方法，包括以下步骤：步骤S1:获取电力业务数据，并对其进行预处理；步骤S2:基于预处理后的电力业务数据，构建知识图谱；步骤S3:基于GraphSAGE模型对知识图谱中的实体和关系进行表示学习;步骤S4:将表示学习后的知识图谱作为强化学习的环境，定义状态、动作和奖励，以及智能体与环境的交互过程；步骤S5:基于的强化学习算法对智能体进行训练；步骤S6:在训练完成后，根据智能体学到的策略，对知识图谱进行更新和优化；步骤S7:使用深度学习模型，根据知识图谱的历史数据和应用场景的反馈信息，动态调整更新策略。本发明实现对知识图谱的端到端优化，从表示学习到智能体训练再到知识图谱的更新和优化。
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公开(公告)号：CN117743645A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311740043.9
申请日：2023-12-18
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/215
Abstract: 本发明涉及一种基于大数据分析的用户画像构建方法，包括以下步骤：步骤S1：获取用户数据，包括用户的行为轨迹、基本属性、行为偏好、设备类型以及用电需求信息，并预处理；步骤S2:基于知识图谱技术，将用户的基本属性、行为偏好、设备类型、用电需求信息以实体‑关系‑属性的形式进行建模，构建用户标签体系知识图谱；步骤S3：基于用户标签体系知识图谱，将用户的多维信息整合成用户画像知识图谱；本发明可以基于用户画像知识图谱和实时数据，利用图数据库的查询和分析能力，为用户提供个性化的用电建议、节能方案、设备优化；或通过智能分析用户画像知识图谱和实时用电数据，为用户提供实时的用电优化建议。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109542960B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN201811215551.4
申请日：2018-10-18
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 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 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/25 , G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/27 , G06F16/22 , G06F16/182 , G06Q50/06
Abstract: 一种数据分析域系统，其特征在于，包括：数据源层，数据接入层，数据存储计算层和统一分析服务层。
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公开(公告)号：CN112102003A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010984611.X
申请日：2020-09-18
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网信通亿力科技有限责任公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 胡博 , 李伟 , 王丽霞 , 王大维 , 杨壮观 , 王磊 , 乔林 , 吕旭明 , 王小溪 , 李耀宗 , 蔡明玖 , 刘中彦 , 商艳丰 , 白添元 , 陆鑫 , 阮秀琼 , 林燊 , 曹国强
Abstract: 本发明涉及基于大数据平台用电客户核心资源管理系统及方法，方法包括：数据采集终端，获取用电客户基本信息和电能示值信息；全业务统一数据中心，将所需信息抽取至全业务统一数据中心进行数据存储、汇总、分析，得到指标数据；信息展示终端，将指标数据发送至信息展示终端进行显示。本发明从技术角度利用基于企业级大数据平台，减少数据从采集到分析展示的环节、减少数据重复计算的设备成本和时间成本；从业务角度融合客户规模、用电需求、电费回收、客户监测、客户价值等分析模型构建客户核心资源指标体系，集中挖掘客户核心资源，提升了分析的全面性和准确度。
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公开(公告)号：CN106022477A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610329444.9
申请日：2016-05-18
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国家电网公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网江苏省电力公司
Inventor： 许元斌 , 王继业 , 曾楠 , 陈宏 , 邹保平 , 黄文思 , 郝悍勇 , 罗义旺 , 李金湖 , 李云 , 余仰淇 , 林燊 , 刘燕秋 , 骆伟艺 , 罗文甜 , 张欢 , 林翰 , 吴少平 , 陈智鹏 , 刘彩
CPC classification number: G06N5/025 , G06F17/18 , G06K9/6218 , G06K9/6267
Abstract: 本发明公开一种智能分析决策系统及方法，包括数据加载模块、数据预处理模块、描述性统计模块、数据挖掘算法模块、模型评估模块、分析模型管理模块，所述分析模型管理模块分别与数据预处理模块、描述性统计模块、数据挖掘算法模块、模型评估模块连接，调入描述性统计模块、数据挖掘算法模块、模型评估模块的信息，数据预处理模块将信息输入，最终提供分析模型的规范化管理。实现业务信息的可观察、可判断、可预测、可决策，相互支撑，回溯改进,促进各大业务应用的智能化发展，满足当前各业务应用对信息的高级应用要求，促进信息化建设工作的快速健康开展。
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公开(公告)号：CN118170976B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410285266.9
申请日：2024-03-13
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/2458 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06Q30/0201 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种基于电力企业用户画像的智能推荐方法及系统，包括以下步骤：步骤S1:获取企业的基本信息数据、用电行为数据和用电反馈数据，并进行预处理，得到企业电力数据集；步骤S2:基于关联规则挖掘算法，从企业电力数据集中挖掘频繁项集和关联规则，与企业电力数据集进行合并，得到最终的特征数据集；步骤S3:基于最终的特征数据集，采用聚类算法，构建细粒度的电力企业用户画像；步骤S4:构建企业用电成本模型；步骤S5:基于智能推荐算法，结合用户画像和企业用电成本模型，为企业推荐最适合的能源方案；步骤S6:将智能推荐算法集成到企业能源管理系统中。本发明综合考虑企业用户画像和多能源供电系统，为企业推荐最适合的能源方案。
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公开(公告)号：CN118170976A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410285266.9
申请日：2024-03-13
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/2458 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06Q30/0201 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种基于电力企业用户画像的智能推荐方法及系统，包括以下步骤：步骤S1:获取企业的基本信息数据、用电行为数据和用电反馈数据，并进行预处理，得到企业电力数据集；步骤S2:基于关联规则挖掘算法，从企业电力数据集中挖掘频繁项集和关联规则，与企业电力数据集进行合并，得到最终的特征数据集；步骤S3:基于最终的特征数据集，采用聚类算法，构建细粒度的电力企业用户画像；步骤S4:构建企业用电成本模型；步骤S5:基于智能推荐算法，结合用户画像和企业用电成本模型，为企业推荐最适合的能源方案；步骤S6:将智能推荐算法集成到企业能源管理系统中。本发明综合考虑企业用户画像和多能源供电系统，为企业推荐最适合的能源方案。
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