-
公开(公告)号：CN104125240B
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201410403098.5
申请日：2014-08-15
Applicant: 国家电网公司 , 国家电网公司客户服务中心 , 北京中电普华信息技术有限公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开一种信息外网、信息内网及内外网数据交互系统和方法。所述方法中，信息外网并发接收、处理用户高并发的多个请求信息，并与信息内网间基于并发处理的交互方式进行数据穿透，将处理为预设语言形式及预设格式的多个请求指令通过物理隔离设备并发发送至信息内网，由信息内网对所述多个请求指令进行并发处理获取相应的响应结果数据，最后由信息外网获取响应结果数据并将其并发显示至应用系统的相关位置。具体实施时，可采用异步线程池、高级队列等实现高并发数据交互、处理过程，可见，区别于现有基于轮询处理的交互方式，本发明采用基于并发处理的交互方式实现内外网的数据穿透，提高了内外网数据交互的性能，提升了用户请求的响应速率。
-
公开(公告)号：CN104125240A
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201410403098.5
申请日：2014-08-15
Applicant: 国家电网公司 , 国家电网公司客户服务中心 , 北京中电普华信息技术有限公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开一种信息外网、信息内网及内外网数据交互系统和方法。所述方法中，信息外网并发接收、处理用户高并发的多个请求信息，并与信息内网间基于并发处理的交互方式进行数据穿透，将处理为预设语言形式及预设格式的多个请求指令通过物理隔离设备并发发送至信息内网，由信息内网对所述多个请求指令进行并发处理获取相应的响应结果数据，最后由信息外网获取响应结果数据并将其并发显示至应用系统的相关位置。具体实施时，可采用异步线程池、高级队列等实现高并发数据交互、处理过程，可见，区别于现有基于轮询处理的交互方式，本发明采用基于并发处理的交互方式实现内外网的数据穿透，提高了内外网数据交互的性能，提升了用户请求的响应速率。
-
公开(公告)号：CN108510292A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810250326.8
申请日：2018-03-26
Applicant: 国家电网公司客户服务中心
Abstract: 本发明涉及用于电力呼叫服务中故障场景问题的自动流程辅助方法。主要对在线客服和坐席人员进行的智能化辅助。辅助方法包括如下步骤：事先将所有的业务流程图存入供电服务业务流程图存储单元；根据用户的请求信息，确定用户的信息主题；遍历流程图主题知识点存储单元，找到与用户请求主题信息相似度最高的流程图主题知识点；调取上述流程图主题知识点对应的供电服务业务流程图；显示装置将上述供电服务业务流程图显示出来；结束。本发明相对于现有技术的进步在于：通过建立主题知识点实现用户请求信息与业务流程图之间的自动匹配，克服了基于客服人员经验的查找带来的不同差异，且保证所用时间更短，准确率更高。
-
公开(公告)号：CN109389517B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201810306195.0
申请日：2018-04-08
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种量化线路损耗影响因素的分析方法及装置，该方法包括：采用K‑均值聚类算法，识别线路损耗异常的第一对象，所述第一对象包括线路、台区和大用户；分析导致所述第一对象线路损耗异常的主要因素；采用偏相关性分析和趋势判断法相结合的方式对所述主要因素中的各个分类水平按显著程度排序。可见，本发明实现了对线损的分析，对线损管理具有重要理论意义。
-
公开(公告)号：CN108520357B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201810315444.2
申请日：2018-04-10
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
Abstract: 本发明提供的线损异常原因的判别方法、装置及服务器，应用于电力系统技术领域，本方法首先需要采集电力数据服务器中存储的目标台区的线损数据，根据目标台区的线损数据判断目标台区是否存在线损异常，如果判定目标台区存在线损异常，进一步需要提取目标台区的表征目标台区运行与维护情况的线损核心指标，然后调用预训练得到的异常线损诊断模型，将目标台区的线损核心指标输入异常线损诊断模型，判别造成目标台区线损异常的原因，本发明提供的判别方法，运用神经网络模型对线损异常原因进行分析，使判别方法实现数据化、标准化，降低对业务人员个人工作经验的依赖，为业务人员有针对性的采取措施进行线损管理，减少电能的浪费提供参考依据。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109389517A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201810306195.0
申请日：2018-04-08
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种量化线路损耗影响因素的分析方法及装置，该方法包括：采用K-均值聚类算法，识别线路损耗异常的第一对象，所述第一对象包括线路、台区和大用户；分析导致所述第一对象线路损耗异常的主要因素；采用偏相关性分析和趋势判断法相结合的方式对所述主要因素中的各个分类水平按显著程度排序。可见，本发明实现了对线损的分析，对线损管理具有重要理论意义。
-
公开(公告)号：CN108595433A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810409087.6
申请日：2018-05-02
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
IPC: G06F17/27
Abstract: 本申请提供了一种新词发现方法及装置，新词发现方法包括获取电力行业文档；基于通用词库对电力行业文档进行分词操作并获得分词结果；对分词结果执行筛选操作，获得符合筛选条件的候选词集；在所述候选词集中基于信息熵的大小来确定新词。本申请通过信息熵的大小来确定有无新词，可以满足新词出现速度快、消亡快的需求。
-
公开(公告)号：CN108491982A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810311345.7
申请日：2018-04-09
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
Abstract: 本发明提供了一种基于回声状态网络的短期负荷预测方法，包括收集历史负荷数据和负荷影响因素信息；对历史负荷数据进行预处理；基于负荷影响因素信息使用模糊聚类分析法筛选出与待测日特征相似的相似日；基于相似日的经过预处理后的历史负荷数据建立回声状态网络负荷预测模型；基于回声状态网络负荷预测模型对待测日进行负荷预测。本发明考虑了负荷影响因素，筛选出了历史相似日，再用历史相似日的数据作为训练样本，极大提高了预测模型的预测精度；同时采用L1/2范数正则化方法对预测模型进行训练，增强了预测模型的泛化能力，进一步提高了预测结果的准确度。本发明还公开了一种基于回声状态网络的短期负荷预测系统。
-
公开(公告)号：CN108520357A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810315444.2
申请日：2018-04-10
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
Abstract: 本发明提供的线损异常原因的判别方法、装置及服务器，应用于电力系统技术领域，本方法首先需要采集电力数据服务器中存储的目标台区的线损数据，根据目标台区的线损数据判断目标台区是否存在线损异常，如果判定目标台区存在线损异常，进一步需要提取目标台区的表征目标台区运行与维护情况的线损核心指标，然后调用预训练得到的异常线损诊断模型，将目标台区的线损核心指标输入异常线损诊断模型，判别造成目标台区线损异常的原因，本发明提供的判别方法，运用神经网络模型对线损异常原因进行分析，使判别方法实现数据化、标准化，降低对业务人员个人工作经验的依赖，为业务人员有针对性的采取措施进行线损管理，减少电能的浪费提供参考依据。
-
公开(公告)号：CN119378939A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411945878.2
申请日：2024-12-27
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 南京云岸信息科技有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/20 , G06F18/25 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了结合网格化分析的电网服务包配置方法及系统，涉及智能电网技术领域，该方法包括：对电网服务包进行内容解析，获得服务配置维度；确定配置维度的网格粒度；对各服务配置维度进行网格分割，确定分割网格；根据分割网格，对每个网格单元进行分析，提取电力特征；对电力特征进行特征聚合，获得网格聚合特征；按照服务配置维度与网格聚合特征的映射关系，进行特征投射，配置电网服务包。本发明解决了现有技术中电网服务包配置缺乏精准适配，资源配置低效，未充分利用空间结构特征及关联关系挖掘不足的技术问题，达到了精准适配电网运行需求的服务包配置，提升了电网服务的针对性、高效性，增强了电网运行的可靠性的技术效果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
49
records
(took 0.061 seconds)
