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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107958395A
公开(公告)日：2018-04-24
申请号：CN201711332503.9
申请日：2017-12-13
Applicant: 美林数据技术股份有限公司
CPC classification number: G06Q30/0201 , G06F17/30241 , G06Q30/0203 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电力系统异常用户的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：欧式距离的获取；用户地址与台区地址特征词相似度的获取；用户历史用电负荷的余弦距离；用户异常概率的计算和用户异常的识别。本发明通过简单的步骤，实现了通过地理位置信息数据、地址名称以及用电负荷识别是否为异常用户，提高了电力系统的工作效率。
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公开(公告)号：CN107741999A
公开(公告)日：2018-02-27
申请号：CN201710780167.8
申请日：2017-09-01
Applicant: 美林数据技术股份有限公司
CPC classification number: G06F17/509 , G06F17/3028 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于图计算及机器学习的电网拓扑结构跨系统自动匹配与构建的方法，基于图数据库构建营销、生产、调度三大系统各自的拓扑关系；然后通过向量空间模型根据节点的图结构特征和文本特征建立不同系统间相似节点自动匹配模型；对匹配结果利用分箱得到异常阈值，进而建立差异节点识别模型；对于存在差异的节点，根据节点其他属性及差异度进行纠正；最后将三大系统的拓扑结构以相同节点为锚点进行关联，建立跨系统的电网全图谱。本发明通过对电网不同系统间的拓扑结构匹配与建立，实现“营配调一张图”，开展营配调一体化应用，全面推进电力公司营销和配网现代化管理方式的根本转变。
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公开(公告)号：CN106203683A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610497287.2
申请日：2016-06-29
Applicant: 西安美林数据技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力客户用电负荷预测的建模方法，包括：对过去若干年的历史日的用电负荷进行分群，分为工作日集合和非工作日集合；根据分群结果分别对工作日集合和非工作日集合的用电负荷进行建模；对预测日按是否工作日与分群结果进行匹配，以匹配对应集合的模型对预测日负荷进行预测，得到初步预测结果；还包括利用马尔可夫求取预测误差转移矩阵，得到预测日误差修正值；由初步预测结果和预测日误差修正值得到最终预测结果。本发明实现对用电负荷的预测，为电网的投资规划提供依据，提高电网工作效率。
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公开(公告)号：CN107958395B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN201711332503.9
申请日：2017-12-13
Applicant: 美林数据技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力系统异常用户的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：欧式距离的获取；用户地址与台区地址特征词相似度的获取；用户历史用电负荷的余弦距离；用户异常概率的计算和用户异常的识别。本发明通过简单的步骤，实现了通过地理位置信息数据、地址名称以及用电负荷识别是否为异常用户，提高了电力系统的工作效率。
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公开(公告)号：CN107741999B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201710780167.8
申请日：2017-09-01
Applicant: 美林数据技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于图计算及机器学习的电网拓扑结构跨系统自动匹配与构建的方法，基于图数据库构建营销、生产、调度三大系统各自的拓扑关系；然后通过向量空间模型根据节点的图结构特征和文本特征建立不同系统间相似节点自动匹配模型；对匹配结果利用分箱得到异常阈值，进而建立差异节点识别模型；对于存在差异的节点，根据节点其他属性及差异度进行纠正；最后将三大系统的拓扑结构以相同节点为锚点进行关联，建立跨系统的电网全图谱。本发明通过对电网不同系统间的拓扑结构匹配与建立，实现“营配调一张图”，开展营配调一体化应用，全面推进电力公司营销和配网现代化管理方式的根本转变。
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