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公开(公告)号：CN105096159A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510386325.2
申请日：2015-06-30
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国家电网公司 , 国网信息通信产业有限公司
Abstract: 本申请公开了一种区域售电量预测方法及装置，其中方法包括：对于待预测各个区域的历史售电量曲线进行时域和频域特征的确定，并据此对各个待预测区域进行聚类，同一聚类组内，各个待预测区域的历史售电量曲线在时域和频域下的特征相同，且该特征作为聚类组的特征标签，最后针对每一个聚类组，选用预置的与该聚类组的特征标签对应的预测算法对该聚类组内的各个待预测区域进行售电量预测。本申请方法通过对不同待预测区域进行聚类划分，对于历史售电量曲线特征相同的区域采用匹配的相同预测算法进行统一预测，从而提高了对区域售电量预测的精确度。
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公开(公告)号：CN105139281A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510515456.6
申请日：2015-08-20
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国家电网公司 , 国网信息通信产业有限公司
Abstract: 本申请公开了一种电力营销大数据的处理方法及系统，方法包括：将营销基础数据平台数据库中的结构化业务数据和外部数据导入至Hadoop生态系统的Hive数据库中，其中外部数据为从外部网站采集的数据；将非结构化的营销基础数据小文件合并为一个HAR大文件，并存储到分布式文件系统HDFS中；利用编程计算框架MapReduce对Hive数据库和HDFS中的数据进行预处理，并对预处理后的数据进行分析及挖掘。本申请的方法，解决了海量电力营销结构化和非结构化数据的存储和海量数据的计算分析问题，同时充分利用了气象、新闻等外部数据对电力营销大数据进行分析、挖掘，满足了智能化营销管理和辅助决策的需求。
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公开(公告)号：CN105243449A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510670899.2
申请日：2015-10-13
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国家电网公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种售电量预测结果修正方法及装置，依据预设时长内的历史月售电量数据、历史月售电量预测值，以及预先确定的若干影响因素指标预置月售电量调整模型，在得到月售电量预测结果(即待修正的月售电量预测值)后，将当前年度内的若干影响因素指标的预测数据和情报数据输入月售电量调整模型得到基于各个影响因素指标的月售电量调整量(该基于各个影响因素指标的月售电量调整量即为各个影响因素指标的异常导致的售电量调整量)，用基于各个影响因素指标的月售电量调整量对月售电量预测结果进行修正，提高了售电量预测结果的精度。
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公开(公告)号：CN119721036A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411618617.X
申请日：2024-11-13
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/0442
Abstract: 本申请提供一种实体关系分类方法及相关设备，通过预先构建的单向门控循环网络对目标实体对的嵌入向量进行处理的方式，实现从全局的范围内把注意力机制整合到实体关系分类中，得到注意力向量，然后为了避免在句子是比较长且复杂的时候，避免无关的词所带来的噪音的影响导致影响实体关系分类的准确性的问题，利用硬局部机制算法或软局部机制算法来识别局部注意力的潜在关键词，把真正的关键词的注意力权重提高，把噪声词的注意力权重降低，这样可以筛选出真正的关键词，从而基于此可以实现有效的实体关系分类，能够提高目标实体对的关系分类结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117834547A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311568585.2
申请日：2023-11-22
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司
IPC: H04L47/2425
Abstract: 本申请提供一种传输数据的方法及相关设备。所述方法包括：将待传输数据按照优先级进行分类，得到分类后数据；针对于每类所述分类后数据，基于所述待传输数据的当前状态，通过对所述待传输数据采取第一动作，得到对应所述第一动作的瞬时奖励；基于所述瞬时奖励和所述第一动作，得到第二动作；所述第二动作为传输所述待传输数据的动作；依据所述第二动作传输所述待传输数据。本申请实施例综合考虑了系统安全性与用户对数据的需求，对数据设置多个不同优先级，可以使重要的数据尽快传输，缩短用户等待时间。对于不同优先级的数据，根据实际情况对数据的调度策略不断做出调整，有效减少数据传输的延迟，提高了数据中台的资源使用效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117828820A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311587151.7
申请日：2023-11-24
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F111/18
Abstract: 本申请提供一种电力系统数字孪生模型库构建方法，包括：确定目标电力系统，根据所述电力系统的电力数据，通过建模软件，确定所述电力系统的数字孪生模型；根据数字孪生模型，确定逻辑业务模型；对所述逻辑业务模型和所述数字孪生模型进行逻辑连接，确定所述数字孪生模型库。本申请通过对所述逻辑业务模型和所述数字孪生模型进行逻辑连接，确定所述数字孪生模型库，从而使得模型库通过数据驱动可以实时更新模型属性并调整模型间的业务关系，从而支撑大型复杂电力数字孪生业务场景，可以有效降低人工干预的影响。
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公开(公告)号：CN119106319A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411010706.6
申请日：2024-07-26
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 北京中电普华信息技术有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/241 , G06N5/025 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06F40/284 , G06F40/216 , G06F40/268 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的枚举类元数据的数据规则提取方法及系统，应用于语言分析与分类处理技术领域。在该方法中，获取待提取电力元数据，并在待提取电力元数据中提取枚举类元数据；采用预先训练的数据分类模型对枚举类元数据进行数据分类，输出枚举类元数据中的可直接提取数据；采用预先训练的信息提取模型从可直接提取数据中进行信息提取，得到待提取电网元数据中的数据规则。本发明利用数据分类模型和信息提取模型提取数据规则，预先训练的深度学习模型能够适应多领域元数据的数据规则提取，因此可以提高数据规则提取的准确性。
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公开(公告)号：CN118484630A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410531242.7
申请日：2024-04-29
Applicant: 国网天津市电力公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 北京中电普华信息技术有限公司
Abstract: 本申请提供一种数据有效性的确定方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括获取当前采集的多个环境指标数据集；从多个环境指标数据集中确定与第一环境指标数据集具有关联关系的第二环境指标数据集；基于第一环境指标数据集与第二环境指标数据集对应的历史数据确定第一环境指标数据集与各个第二环境指标数据集的关联函数；基于关联函数确定各个第二环境指标数据集对应的第一环境指标数据集的数据检验结果；基于数据检验结果确定第一环境指标数据集的有效性，通过具有关联关系的环境指标数据集之间的关系判断出当前采集的环境指标数据集的规律是否符合历史数据的规律来判断数据是否发生错误，提高了环境指标数据集有效性判断的准确性。
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公开(公告)号：CN117932475A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311697640.8
申请日：2023-12-11
Applicant: 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 北京中电普华信息技术有限公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网黑龙江省电力有限公司
IPC: G06F18/243 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本公开提供一种嫁接数据源的匹配方法及相关设备。该方法包括：获取待匹配数据源；基于多个预设维度计算候选数据源与所述待匹配数据源之间的相似度；基于所述预设维度的目标权重和对应的所述相似度的乘积之和，得到所述候选数据源的匹配得分；将所述匹配得分最大的所述候选数据源确定为与所述待匹配数据源相匹配的目标数据源，从而提高数据源之间的匹配准确性。
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公开(公告)号：CN117851798A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311596794.8
申请日：2023-11-27
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司
IPC: G06F18/2113 , G06F18/2132 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供一种电力系统事件识别方法以及相关设备，所述方法包括：获取若干组PMU电力数据，根据所述若干组PMU电力数据的相关性确定所述PMU电力数据的最优排序；根据所述最优排序对所述PMU电力数据进行排序，得到PMU电力数据序列；其中，所述最优排序使得所述PMU电力数据序列的总方差最小；根据所述PMU电力数据序列确定电力特征序列，将所述电力特征序列输入到预先构建的神经网络分类器中，得到针对所述若干组PMU电力数据的识别结果。
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