基于混合计费数据的电力计费公平性智能分析系统及方法

    公开(公告)号:CN111062620B

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN201911315191.X

    申请日:2019-12-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于混合计费数据的电力计费公平性智能分析系统及方法,属于电力计费领域,该分析系统包括数据集成部分、数据处理部分、模型训练部分、公平性分析模块和输出模块;数据处理部分的输入端与数据集成部分的输出端进行连接,数据处理部分的输出端与模型训练部分的输入端进行连接,公平性分析模块的输入端与模型训练部分的输出端进行连接。本发明通过计算每条数据对整个数据集的加权总熵产生的信息增益,实现对档案异常水平的评估及档案数据异常的筛选;通过计算每个用户的实际用电特征向量与该用户每种档案特征的特征值所涉及的所有用户样本的平均用电特征向量偏离程度识别档案属性相同情况下该用户的用电行为数据是否异常。

    一种基于多源时空数据组配的目标辨识方法与系统

    公开(公告)号:CN108573039B

    公开(公告)日:2022-03-11

    申请号:CN201810302288.6

    申请日:2018-04-04

    Abstract: 本发明属于数据处理领域,具体涉及一种基于多源时空数据组配的目标辨识方法与系统。本发明包括空间归一化模块、时间归一化模块、用于对原始数据进行标准化处理的数据标准化模块,异源数据连接模块,组配初始化模块和分组结合计数及匹配结果判断模块,以及结果验证模块和历史数据连接及世代审验模块,利用以上模块将信源空间特征归一化,对不同信源的数据进行空间时间维度标准化,以某一选定数据源为驱动,设置其数据标识码为关键字,将与其在同时同地出现的来自其他数据源的数据标识码进行整合和计数。本发明采取先拆分计算再合并结果的方式分步计算,处理海量数据,对设备性能的适应性较高,计算灵活,实时性较高,结果准确。

    一种基于多阶机器学习的电量异常智能识别方法及系统

    公开(公告)号:CN109325542A

    公开(公告)日:2019-02-12

    申请号:CN201811171013.X

    申请日:2018-10-09

    Abstract: 本发明涉及电力营销领域,尤其涉及一种基于多阶机器学习的电量异常智能识别方法及系统,该方法包括:获取待识别用户的用户信息;基于待识别用户的历史用电信息对待识别用户进行群体划分;根据同一群体内用户的历史数据训练机器学习组合异常识别模型;对同一群体内用户的本期电量信息开展离群分析并生成综合离群概率;通过组合异常识别模型得出待识别用户的电量异常概率;对综合离群概率和电量异常概率进行整合,得到待识别用户的电量异常识别结果。本发明通过多种异常识别模型及算法对用户电量进行异常识别,既考虑了用户电量的分布特征,又融入了历史数据中所蕴含的人工智慧,提高了电量异常核查的准确率,极大降低人工核查的工作量,节省人力物力。

    基于混合计费数据的电力计费公平性智能分析系统及方法

    公开(公告)号:CN111062620A

    公开(公告)日:2020-04-24

    申请号:CN201911315191.X

    申请日:2019-12-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于混合计费数据的电力计费公平性智能分析系统及方法,属于电力计费领域,该分析系统包括数据集成部分、数据处理部分、模型训练部分、公平性分析模块和输出模块;数据处理部分的输入端与数据集成部分的输出端进行连接,数据处理部分的输出端与模型训练部分的输入端进行连接,公平性分析模块的输入端与模型训练部分的输出端进行连接。本发明通过计算每条数据对整个数据集的加权总熵产生的信息增益,实现对档案异常水平的评估及档案数据异常的筛选;通过计算每个用户的实际用电特征向量与该用户每种档案特征的特征值所涉及的所有用户样本的平均用电特征向量偏离程度识别档案属性相同情况下该用户的用电行为数据是否异常。

    一种基于多源时空数据组配的目标辨识方法与系统

    公开(公告)号:CN108573039A

    公开(公告)日:2018-09-25

    申请号:CN201810302288.6

    申请日:2018-04-04

    Abstract: 本发明属于数据处理领域,具体涉及一种基于多源时空数据组配的目标辨识方法与系统。本发明包括空间归一化模块、时间归一化模块、用于对原始数据进行标准化处理的数据标准化模块,异源数据连接模块,组配初始化模块和分组结合计数及匹配结果判断模块,以及结果验证模块和历史数据连接及世代审验模块,利用以上模块将信源空间特征归一化,对不同信源的数据进行空间时间维度标准化,以某一选定数据源为驱动,设置其数据标识码为关键字,将与其在同时同地出现的来自其他数据源的数据标识码进行整合和计数。本发明采取先拆分计算再合并结果的方式分步计算,处理海量数据,对设备性能的适应性较高,计算灵活,实时性较高,结果准确。

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