基于机器人流程自动化的电力营销稽查工单智能管理方法

    公开(公告)号:CN119204973A

    公开(公告)日:2024-12-27

    申请号:CN202411042544.4

    申请日:2024-07-31

    Abstract: 基于机器人流程自动化的电力营销稽查工单智能管理方法,通过顺序设置的登录营销系统模块进行用户登录;生成工单模块根据系统稽查规则,抓取相关主题数据,生成稽查工单;派单模块按稽查主题、处理人员进行稽查工单派单;催单模块对工单进行排序后发出提示信息;审核模块针对不同的审批结果,给出对应的回退情况和回退原因;最后通过归档模块归档。本发明能有效提高工单管理的效率和准确性,提升了营销稽查工单的管理质量与效率,促进营销稽查工作向数字化、智能化转变,从而提升电力营销稽查工作的整体质量和客户满意度,加强电力营销风险管控能力;且本发明能有效地降低耗费的同时且能有效避免发生错漏。

    一种基于Prophet-X-12-ARIMA组合模型的月电量分解与预测方法

    公开(公告)号:CN117592598A

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202311463028.4

    申请日:2023-11-06

    Abstract: 一种基于Prophet‑X‑12‑ARIMA组合模型的月电量分解与预测方法,首先对所有的原始序列利用X‑12‑ARIMA模型的Reg ARIMA模块识别各类异常值因素的影响,对数据进行预处理;基于X‑12‑ARIMA模型中的X‑11模块对处理后的月电量数据进行季节分解,获得月电量数据季节分量;基于Prophet模型对处理后的月电量数据进行趋势分解和节假日分解,获得月电量数据趋势分量和节假日分量;将提取的各个成分基于所选择的加法模型或乘法模型进行合并,构建Prophet‑X‑12‑ARIMA组合模型,形成最终的预测模型;依据评价指标,判断模型的预测精度。本发明通过集成融合X‑12‑ARIMA和Prophet模型的优势,在保证预测模型的自动化程度、可解释性和准确性、减少异常数据影响的基础上,进行电量分解,增强预测模型的可解释性,以更精确地进行月电量分解和预测。

    一种基于供电线路阻抗分析的台区分相末端用户选择方法

    公开(公告)号:CN115864643A

    公开(公告)日:2023-03-28

    申请号:CN202211538174.4

    申请日:2022-12-01

    Abstract: 本发明涉及一种基于供电线路阻抗分析的台区分相末端用户选择方法,包括以下步骤:获取供电台区基础数据,包括供电拓扑关系、供电路径导线段信息、台区总表功率数据和台区用户用电负荷曲线数据;基于所述供电拓扑关系和供电路径导线段信息计算各用户的供电路径阻抗;基于所述用户供电路径阻抗、台区总表功率数据和台区用户用电负荷曲线数据识别各用户供电所属相位;根据台区拓扑关系,以每一供电分支上每种供电所属相位下供电路径阻抗最大的用户作为该供电分支上该种供电所属相位下的供电末端用户。与现有技术相比,本发明具有简单可靠等优点,可有效提升台区低电压运行现象诊断的准确性与时效性。

Patent Agency Ranking