-
公开(公告)号：CN115438665A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211171098.8
申请日：2022-09-23
IPC: G06F40/289 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于工单识别技术领域，具体公开一种工单服务预警识别方法，包括以下步骤：获取历史工单数据，将历史工单数据输入预训练模型中进行模型训练，得到第一训练模型；对第一训练模型进行特征提取，得到若干工单特征，对若干工单特征进行特征融合，得到预测模型；获取第一实时工单数据，将第一实时工单数据输入预测模型，得到若干预警类型标签；从若干预警类型标签中提取预测结果，并将预测结果保存到数据库中；根据预测结果对预测模型进行迭代，得到优化预测模型替代预测模型；获取第二实时工单数据，将第二实时工单数据输入优化预测模型替代预测模型输出预警结果。本发明充分利用多种历史工单数据，提高了预警准确率。
-
公开(公告)号：CN113836307B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202111205671.8
申请日：2021-10-15
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06Q30/0201 , G06Q30/0202 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种供电服务工单热点发现方法、系统、装置及存储介质，本发明供电服务工单热点发现方法基于关键短语抽取，将服务热点发现问题抽象成业务关键短语抽取和文本分类的问题，将服务热点发现划分为业务标签生成、业务标签模型预测和服务热点统计分析三个流程。业务在关键短语抽取流程，采用的SIFRank算法实现了高质量的关键短语抽取。提炼出直接有业务指导意义的标签短文本，加快了业务人员进行业务梳理的效率，同时把业务标签的更新控制在较短的周期。并且通过构建业务标签分类模型，对服务热点发现的数据处理环节构成闭环，最终支撑电力工单热点的精细化分析和管理。具有处理流程解释性强、业务更新迭代快等优点。
-
公开(公告)号：CN112308462A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011325786.6
申请日：2020-11-23
Abstract: 本发明公开了一种电力用户分类方法及装置。其中，该方法包括：获取电力用户的多个用户数据；对所述多个用户数据采用第一聚类算法进行聚类，得到多个第一集合；计算每个第一集合中各个用户数据之间的相关性指标；依据所述相关性指标，从所述每个第一集合中确定关键数据；依据所述关键数据确定所述电力用户的类型。本发明解决了现有技术缺乏对指标信息重叠的问题的考虑，造成的分析结果泛化性差，无法为电力公司提供合理建议的技术问题。
-
公开(公告)号：CN117767546A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311654062.X
申请日：2023-12-05
Applicant: 国网北京市电力公司
Inventor： 陈海洋 , 李立刚 , 王峥 , 邓帆 , 朱月 , 陈己宸 , 杨洋 , 汪竞之 , 俞晓理 , 燕灏 , 刘紫凝 , 刘丹 , 王华倩 , 李果雪 , 郭俊杉 , 李乐 , 宁爱华 , 王嘉利
Abstract: 本发明公开了一种基于微中心服务渠道的电网数据采集监控系统及方法，包括实时采集获取第一数据曲线，确定第二数据曲线，将第一数据曲线与第二数据曲线作差后对预设时间段求积分，并基于得到的积分值确定数据采集阶段和相应的数据采集处理方式，根据相应的数据采集处理方式对数据进行采集和处理，以协调对电网监控的准确性和时效性；在异常情况发生时，启动第二控制系统，并基于备用电源、第二通信模块、第二存储模块将紧急数据传输至数据分析与处理模块，实现异常数据的完整获取；对不同数据采集阶段的数据进行标识和可视化展示，维护人员可基于相应的标识实现异常数据的快速定位。
-
公开(公告)号：CN117312576A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311280968.X
申请日：2023-09-28
Inventor： 于亮 , 王峥 , 李海涛 , 王硕 , 陈海洋 , 洪沅伸 , 李立刚 , 林璐 , 苏保强 , 陈己宸 , 余晓理 , 郭佳 , 赵雨 , 芦京京 , 于千傲 , 李松松 , 徐宇擎
IPC: G06F16/36 , G06F16/332 , G06F40/247 , G06F40/289 , G06Q30/015 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域，具体公开了一种电力客服问答知识扩充方法、装置、设备及介质。包括以下步骤：获取历史问答数据；根据历史问答数据进行分词挖掘，生成电力客服短语库；将电力客服短语库中各业务短语按照问答来源进行统计，标记扩充优先级；根据扩充优先级的高低对依次对业务短语进行挖掘，得到若干同义语句；将若干同义语句与现有问答知识库进行比较，去除相同同义语句，剩余同义语句存入问答知识库完成扩充。本发明通过对历史问答数据进行分词挖掘生成电力客服短语库，然后统计业务短语，根据业务短语进行二次挖掘，去重实现自动扩充的目的，整个过程自动完成，有效提高问答知识库的容量，提高电力客服准确性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113935854A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111204609.7
申请日：2021-10-15
Applicant: 国网北京市电力公司
Abstract: 本发明涉及一种电力营业厅用智能业务一体终端及应用方法，属于服务一体机技术领域，包括外机体、供电系统、输入输出设备和控制系统，所述输入输出设备与所述控制系统电连接，所述输入输出设备包括触屏显示器，其特征在于，还包括身份证读卡器，支持在业务办理过程中，读取身份证内全部身份信息的功能；银行卡读卡器，支持在缴费办理过程中，读取银行卡信息，使用银行卡支付的功能打印系统，用于业务办理中凭证的打印；摄像头，支持通过人脸识别，识别客户身份的功能；所述控制系统与所述身份证读卡器、所述银行卡读卡器、所述打印系统和所述摄像头控制连接，具有使用方便，集成度高，自动化程度高的特点。
-
公开(公告)号：CN117312519A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311284545.5
申请日：2023-09-28
IPC: G06F16/332 , G06F40/211 , G06F40/247 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06Q30/015 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于语言处理技术领域，具体公开了一种供电服务问答方法、装置、设备及介质。一种供电服务问答方法，包括以下步骤：获取历史问题数据生成问题数据集；根据问题数据集中的各问题句生成若干同义句，将若干同义句存入问题数据集得到扩充数据集；对扩充数据集中所有问题句进行向量提取，得到若干句向量生成句向量数据集；根据句向量数据集训练LightGBM模型；获取实时问题，从实时问题中提取实时句向量；将实时句向量输入LightGBM模型输出答案。本发明通过对问题数据集中的问题句生成若干同义句进行予以扩充，增加同一问题的问法随机性，以满足不同用户的需求，提高后续回答的准确性。
-
公开(公告)号：CN113836307A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111205671.8
申请日：2021-10-15
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06Q30/02 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种供电服务工单热点发现方法、系统、装置及存储介质，本发明供电服务工单热点发现方法基于关键短语抽取，将服务热点发现问题抽象成业务关键短语抽取和文本分类的问题，将服务热点发现划分为业务标签生成、业务标签模型预测和服务热点统计分析三个流程。业务在关键短语抽取流程，采用的SIFRank算法实现了高质量的关键短语抽取。提炼出直接有业务指导意义的标签短文本，加快了业务人员进行业务梳理的效率，同时把业务标签的更新控制在较短的周期。并且通过构建业务标签分类模型，对服务热点发现的数据处理环节构成闭环，最终支撑电力工单热点的精细化分析和管理。具有处理流程解释性强、业务更新迭代快等优点。
-
公开(公告)号：CN113283076A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110560774.X
申请日：2021-05-21
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F119/02
Abstract: 本申请提供了一种用电异常的研究方法、装置、计算机可读存储介质。该方法包括选取现有的用户用电大数据构建用电数据库；采用具有监督功能的多隐藏层神经网络算法，构建用户用电数据分析模型；将用电数据库中的用户用电大数据，输入至用户用电数据分析模型中进行运算，得到用电数据库的运算分析结果集合；获取用户的实时用电数据；将实时用电数据输入至用户用电数据分析模型中进行训练，得到实时分析结果；将实时分析结果与运算分析结果集合进行比对，得到比对结果；根据比对结果，筛选出实时用电数据中的异常用电数据。实现了用电异常的精确检测，且本方案的检测结果不易受到环境因素的影响。
-
公开(公告)号：CN109636059A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811584211.9
申请日：2018-12-24
Abstract: 本发明公开了一种电采暖配电变压器负荷预测方法及装置。其中，该方法包括：采集待预测时间对应的预定历史时间段内的样本数据，采用组合预测模型，对预定历史时间段内的样本数据进行预测得到待预测时间的电采暖配电变压器的负荷预测数据，其中，组合预测模型为集成经验模态分解EEMD预测模型和反向传播BP神经网络预测模型的组合，其中，EEMD预测模型和BP神经网络预测模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的，多组训练数据中的每组训练数据均包括：历史时间内的历史数据和在该历史时间段之后预测时间的电采暖配电变压器的负荷预测数据。本发明解决了相关技术中电采暖配电变压器负荷预测准确性不高的技术问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
18
records
(took 0.041 seconds)
