一种基于人工智能的电力客服智慧服务方法及系统

    公开(公告)号:CN115688806A

    公开(公告)日:2023-02-03

    申请号:CN202211343159.4

    申请日:2022-10-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的电力客服智慧服务方法及系统,所述基于人工智能的电力客服智慧服务方法包括:获取电力用户的来电咨询或投诉类语音信息;采用人工智能分析技术对所述语音信息进行自然语言处理得到语义内容;对所述语义内容进行关键词提取,并基于所述关键词推送机器解答信息;在机器解答过程中获取电力用户的解答满意程度;确定电力用户的解答满意程度低于预设值,转入人工处理并分配第一人工客服进行人工解答。在根据用户解答满意程度确定机器解答无法满足用户需求时,自动转入人工客服进行人工解答,如此,可以提高用户咨询或投诉的反馈效率,提高用户体验。

    复合气敏材料及其制备方法与应用

    公开(公告)号:CN115598185A

    公开(公告)日:2023-01-13

    申请号:CN202211523171.3

    申请日:2022-11-30

    Abstract: 本发明涉及一种复合气敏材料及其制备方法与应用。该复合气敏材料包括气敏层及催化层。气敏层包括Pt修饰的SnO2。催化层设置于气敏层的表面。催化层包括负载有Pd的S‑1分子筛。上述复合气敏材料气敏层中Pt修饰的SnO2相对于单纯的SnO2对甲烷气体具有较高的响应强度;催化层中通过将具有良好催化活性的Pd负载在S‑1分子筛中,能够有效提高Pd的分散度,抑制Pd颗粒团聚,从而提升催化层对甲烷的选择性。通过气敏层及催化层的协同作用,上述复合气敏材料对甲烷气体具有较好的选择性及灵敏度。

    感应取电设备
    67.
    发明授权

    公开(公告)号:CN113193661B

    公开(公告)日:2022-11-25

    申请号:CN202110362798.4

    申请日:2021-04-02

    Abstract: 本申请涉及一种感应取电设备,包括取电装置、整流电路和气隙大小控制装置,取电装置连接高压输电线路,整流电路连接取电装置和气隙大小控制装置;整流电路还用于连接负载;气隙大小控制装置用于采集整流电路的输出电压,并根据输出电压的变化情况,调整取电装置的气隙大小;取电装置的气隙大小是指取电装置的一次侧磁芯和二次侧磁芯之间的间隙大小。上述感应取电设备,高压输电线路的电能,通过取电装置和整流电路后,转换成直流电输出至负载,气隙大小控制装置采集整流电路的输出电压,并根据输出电压的变化情况,调整取电装置的气隙大小,进而达到调整感应取电设备输出电压的目的,有利于提高输出电压的稳定性。

    基于复合气象特征构建与选择的新能源功率预测方法

    公开(公告)号:CN114266421B

    公开(公告)日:2022-08-09

    申请号:CN202210194829.4

    申请日:2022-03-01

    Abstract: 本申请涉及一种基于复合气象特征构建与选择的新能源功率预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。本申请能够从大量原始数据中得到最优特征组合,提高新能源功率预测模型的预测结果的稳定性和可靠性。该方法包括:获取原始数据;基于原始数据构建高维气象特征集合;从高维气象特征集合中,每次选取一个特征子集,将特征子集依次递增地输入至功率预测模型,得到一阶预测精度;通过分析一阶预测精度随特征子集增加时的变化情况,确定初选特征范围;通过序列前向浮动搜索算法对初选特征范围进行筛选得到最优特征组合;根据最优特征组合获取新能源功率预测模型的输入数据,以供新能源功率预测模型进行预测得到新能源网络的输出功率。

    新能源发电功率轻量化高精度云预测系统、方法和装置

    公开(公告)号:CN114462722B

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202210377783.X

    申请日:2022-04-12

    Abstract: 本申请涉及一种新能源发电功率轻量化高精度云预测系统、方法、装置、计算机设备和存储介质。所述系统包括:云平台,以及与云平台通信连接的多个场站数据采集系统;其中,多个场站数据采集系统,分别用于采集各个新能源场站的发电功率数据;云平台,用于确定与预测请求相适应的数值天气预报数据;获取与预测请求对应的发电功率预测模型,将数值天气预报数据,以及发电功率预测模型返回至对应的场站数据采集系统;场站数据采集系统,还用于在接收到发电功率预测模型,以及数值天气预报数据的情况下,将数值天气预报数据输入发电功率预测模型,通过发电功率预测模型得到对应的发电功率预测数据。采用本系统能够减少新能源发电功率预测的预测成本。

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