-
公开(公告)号：CN104881729A
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201510200833.7
申请日：2015-04-23
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 烟台海颐软件股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种电力营销系统停电信息处理方法和系统。电力营销系统停电信息处理方法包括：获取电力营销系统的停电信息统计列表；将所述停电信息统计列表的客户停电信息与计量自动化系统停电信息的相应客户停电信息进行比对，若所述客户停电信息与计量自动化系统停电信息的相应客户停电信息的差别在预设范围内，则根据所述计量自动化系统停电信息更新电力营销系统的停电信息统计列表的客户停电信息的内容；在更新客户停电信息的内容后，获取所述停电信息统计列表中与计量自动化系统停电信息的相应客户停电信息比对时不在预设范围内的客户停电信息，通过检测用电设备及其记录更新相应的不在预设范围内的客户停电信息的内容。
-
公开(公告)号：CN117763305A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311729543.2
申请日：2023-12-15
Applicant: 烟台海颐软件股份有限公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/232 , G06F18/243 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种计及行为共性的电力时序数据异常检测与修复方法，包括如下步骤：根据电力时序数据进行行为共性分析，获取到电力时序数据的群体聚类结果；根据电力时序数据计算时序异常得分，生成所有数据的异常得分集合；根据聚类结果和异常得分集合，进行计及行为共性的电力时序数据异常识别；根据异常识别结果和聚类结果，进行计及行为共性的电力时序数据异常修复。本发明从行为共性分析、时序异常评估、异常值修复三方面提出了创新性方案，有效提高了对于电力时序数据的异常检测与修复的准确度，解决了现有方法难以精准识别异常并修复的问题，这一完整流程对电力系统中的智能数据治理具有重要意义。
-
公开(公告)号：CN116128544A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211642952.4
申请日：2022-12-20
Applicant: 烟台海颐软件股份有限公司
IPC: G06Q30/0201 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种电力营销异常营业数据的主动稽核方法和系统，所述方法包括：计算给定待稽核数据中各分类属性间的信息增益率，分析分类属性业务关联；基于分类属性间的相关性分析结果，对存在显著相关性的属性进行拼接，形成新的混合数据；基于新的混合数据，对分类属性进行频数特征变换，生成能够直接输入模型训练的属性特征数据；基于属性特征数据，以增强孤立森林算法为基础构建并训练增强孤立森林模型；以训练好的增强孤立森林模型为基础，计算电力营销营业数据的异常评分；基于电力营销营业数据的异常评分，自适应判别异常群体，得到自适应异常结果；根据输出的自适应异常结果，将其与电力营销营业数据相结合，输出最终的异常判别结果。
-
公开(公告)号：CN109359848A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811171005.5
申请日：2018-10-09
Applicant: 烟台海颐软件股份有限公司
Abstract: 本发明适用于电力营销领域，提供一种线损异常相关的用电户识别方法与系统，其中，方法包括：获取台区的线损数据及台区内用户的用电量数据；对所述数据标准化处理，以获取台区线损特征向量与用户用电量特征向量；根据所述台区线损特征向量以及用户用电量特征向量计算趋势相似系数以及特征相关系数；根据历史异常用电用户的用电量数据及所在台区线损数据计算用电异常阈值；根据所述趋势相似系数及特征相关系数计算综合相关系数，判断所述综合相关系数是否超过所述用电异常阈值，进而确认用户是否为用电异常用户。本发明实施例提供的综合相关系数由趋势相似系数以及特征相关系数共同确定，可以有效提高判断的准确率，此外，用电异常阈值由历史用电异常用户用电量数据确定，保证了用电异常阈值的可靠性。
-
公开(公告)号：CN106295983A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610640829.7
申请日：2016-08-08
Applicant: 烟台海颐软件股份有限公司
CPC classification number: G06Q10/06315 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种应用于电力营销领域的数据可视化统计分析方法及系统，以解决该领域数据统计分析阶段无法对多类型数据源的海量数据进行灵活的可视化分析和数据挖掘的问题。该方法具体是：1.利用大数据技术对多渠道海量数据进行分析2.实现数据源和数据分析流程的可视化设计3. 采用数据统计与数据挖掘融合的方法整合分析结果4. 通过模块化功能的发布分离出设计与应用系统。本发明不再局限于数据源类别，提供了海量数据的处理能力，增强了用电营销统计分析功能的自定义柔性扩展能力，提供了数据分析、数据挖掘建模与预测功能，缩短了软件开发周期，进而提升了用电营销数据统计分析的需求响应能力，有力支撑了业务数据增值应用。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119739837A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202510237478.4
申请日：2025-03-03
Applicant: 烟台海颐软件股份有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06N5/022 , G06Q50/06 , G06F16/31
Abstract: 本发明属于电力自然语言数据问答技术领域，具体涉及一种多元知识链接驱动的NL2SQL问题增强方法。所述方法包括：利用数据库表信息构建电力数据模式，并梳理出电力领域知识；构建问题解析Prompt模板，并利用大语言模型分析原始问题的结构，从原始问题中提取关键实体；基于梳理出的电力领域知识及从原始问题中提取的关键实体，采用混合相似度检索的方式检索电力领域知识；通过多级模式链接方法，以获取到与原始问题相关的数据库表与数据模式；基于检索出的电力领域知识及所获取到的数据模式，进行知识标准化并设计问题增强Prompt模板，利用大语言模型对原始问题进行重构增强，消除混淆和干扰因素，提高问答的准确度。
-
公开(公告)号：CN112232600A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011285857.4
申请日：2020-11-17
Applicant: 烟台海颐软件股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F16/215 , G06F16/2458
Abstract: 本发明特别涉及一种基于变分模态分解的短期电力负荷预测方法，步骤如下：S1获取预测日及预测日前三个月的负荷数据和多元相关数据；S2数据预处理与关联；S3电力负荷序列模态分解；S4温度相关性判别；S5生成各分量特征向量；S6建立自适应步长负荷预测模型；S7利用LGBM梯度提升算法，建立电力负荷预测模型；S8预测结果整合；S9、预测结果修正。本发明还包括电力负荷预测系统，其包括数据获取模块，数据预处理与关联模块，负荷序列模态分解模块，温度相关性判别模块，生成各分量特征向量，负荷波动情况判别与模型调整模块，各分量预测模块，各分量预测结果整合模块，预测结果修正模块。本发明适用于电力负荷各分量复杂组成情况，预测精度高，使用更灵活，普适性好。
-
公开(公告)号：CN119166662B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411666549.4
申请日：2024-11-21
Applicant: 烟台海颐软件股份有限公司
IPC: G06F16/242 , G06F16/31 , G06F16/332 , G06F16/334 , G06F40/295 , G06N5/025
Abstract: 本发明属于电力领域的数据查询技术领域，具体涉及一种基于KMDI链的电力领域SQL智能体构建方法。该方法基于电力领域的数据结构、数据编码以及数据关系等专业知识构建多种领域知识库，通过设计知识匹配与决策、关键知识蒸馏以及关键知识注入等三个环节组成的链式流程并构建SQL智能体，以在大语言模型的支持下实现自然语言提问中电力专业术语的数据编码转换，并准确生成与需求相适配的数据查询SQL语句，使电力领域业务人员可以直接通过自然语言实现数据的访问和操作。
-
公开(公告)号：CN119166662A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411666549.4
申请日：2024-11-21
Applicant: 烟台海颐软件股份有限公司
IPC: G06F16/242 , G06F16/31 , G06F16/332 , G06F16/33 , G06F40/295 , G06N5/025
Abstract: 本发明属于电力领域的数据查询技术领域，具体涉及一种基于KMDI链的电力领域SQL智能体构建方法。该方法基于电力领域的数据结构、数据编码以及数据关系等专业知识构建多种领域知识库，通过设计知识匹配与决策、关键知识蒸馏以及关键知识注入等三个环节组成的链式流程并构建SQL智能体，以在大语言模型的支持下实现自然语言提问中电力专业术语的数据编码转换，并准确生成与需求相适配的数据查询SQL语句，使电力领域业务人员可以直接通过自然语言实现数据的访问和操作。
-
公开(公告)号：CN116128544B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202211642952.4
申请日：2022-12-20
Applicant: 烟台海颐软件股份有限公司
IPC: G06Q30/0201 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种电力营销异常营业数据的主动稽核方法和系统，所述方法包括：计算给定待稽核数据中各分类属性间的信息增益率，分析分类属性业务关联；基于分类属性间的相关性分析结果，对存在显著相关性的属性进行拼接，形成新的混合数据；基于新的混合数据，对分类属性进行频数特征变换，生成能够直接输入模型训练的属性特征数据；基于属性特征数据，以增强孤立森林算法为基础构建并训练增强孤立森林模型；以训练好的增强孤立森林模型为基础，计算电力营销营业数据的异常评分；基于电力营销营业数据的异常评分，自适应判别异常群体，得到自适应异常结果；根据输出的自适应异常结果，将其与电力营销营业数据相结合，输出最终的异常判别结果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
11
records
(took 0.03 seconds)
