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公开(公告)号：CN117992856A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410396192.6
申请日：2024-04-03
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
IPC: G06F18/241 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06F17/16 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开一种用户用电行为分析方法、系统、设备、介质及程序产品，涉及数据分析处理技术领域，包括：获取用电负荷数据，对其进行聚类处理后，得到对用电行为一次分类的各类负荷曲线组；对每类负荷曲线组中的各负荷曲线均分别构建负荷递归图，并提取负荷递归图中的递归特征，构成解释向量；以解释向量为二次聚类样本，设定解释向量分类数，确定每类解释向量的聚类中心曲线，根据每个解释向量与聚类中心曲线的相似度，将其归类于与之最相似的类别，由此得到每类负荷曲线组下的用电行为二次分类结果。采用递归特征形成用电行为非线性特征的解释向量，用于对用电行为的二次精细化分类，实现对用电行为的波动信息及非线性特征的有效挖掘。
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公开(公告)号：CN115905319B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202211434720.X
申请日：2022-11-16
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/2455 , G06F18/24 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本公开属于电力营销技术领域，具体涉及一种海量用户电费异常的自动识别方法及系统，包括：获取用户电费的数据信息；对所获取的用户电费数据信息进行审核核算,完成用户电费异常的自动识别；其中，在审核核算的过程中，采用配置审核规则进行用户电费数据信息异常的初步筛查，基于大数据核算规则对初步筛查后的用户电费数据信息进行自动核算，完成海量用户电费异常的自动识别。
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公开(公告)号：CN117272119B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311548723.0
申请日：2023-11-21
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
Abstract: 本发明属于电力技术领域，提供了一种用户画像分类模型训练方法、用户画像分类方法及系统，通过深度学习压缩感知，对用获取的电数据进行重构；具体的，利用深度学习压缩感知重建阶段的稀疏基进行迭代，得到神经网络模型的输入数据；将完整的用电数据作为标签数据，将神经网络模型的输入数据和标签数据利用神经网络模型进行训练，得到重构数据，实现了用电数据的清洗、剔除和修复；采用深度压缩感知技术突破奈奎施特采样定律，很大程度上缓解了数据的获取和传输压力，且保证了用电数据的合理可靠；同时，去掉重构数据中冗余的属性特征和样本，得到简化后的数据集；利用简化后的数据集对神经网络进行训练，得到用户画像分类模型。
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公开(公告)号：CN116596640A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310882913.X
申请日：2023-07-19
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
IPC: G06Q30/0601 , G06Q30/0201 , G06F18/243 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及套餐推荐领域，提供了一种电力零售电费套餐的推荐方法、系统、设备及存储介质。该方法包括根据用电属性将样本集中的用户划分为不同的用户基本用电类型；依据所述套餐选择，以电力零售电费套餐的选择次数为评分依据，构建用户基本用电类型的用户偏好评分矩阵；在用户基本用电类型的基础上，依据用户的负荷数据对用户进行二次分类，建立用户细分类别；对用户偏好评分矩阵进行调整，并对电力零售电费套餐进行排序，选取N个高评分套餐；根据目标用户的用电属性确定用户基本用电类型，计算目标用户与各细分类别聚类中心的距离，选取距离最近的细分类别，将该细分类别对应的N个高评分套餐作为该目标用户的备选套餐集。
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公开(公告)号：CN115905319A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211434720.X
申请日：2022-11-16
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/2455 , G06F18/24 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本公开属于电力营销技术领域，具体涉及一种海量用户电费异常的自动识别方法及系统，包括：获取用户电费的数据信息；对所获取的用户电费数据信息进行审核核算,完成用户电费异常的自动识别；其中，在审核核算的过程中，采用配置审核规则进行用户电费数据信息异常的初步筛查，基于大数据核算规则对初步筛查后的用户电费数据信息进行自动核算，完成海量用户电费异常的自动识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114004496A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111284096.5
申请日：2021-11-01
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力负荷侧资源邀约型响应调度方法及系统，包括，上报并存储具有分钟级或小时级响应能力的在日前发出邀约的用电用户信息，参与竞价日电网负荷调度策略；用电用户采用集中响应、边际供需平衡的方式，按照价格优先、时间优先、容量优先的原则，在日前交易时段用电用户统一电价判断是否高于启动门槛价格，相应的启动邀约型减少电网相应容量需求的用电用户或者增加电网相应容量需求的用电用户对电网进行调度，使得电网达到平衡。
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公开(公告)号：CN118863613A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410747149.X
申请日：2024-06-11
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 北京清大科越股份有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/2135 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明提出了一种企业碳信用的量化评估方法及系统，涉及能源结构优化领域，用于对若干个企业的碳信用进行量化评估，包括：构建用于评估企业碳信用的指标体系，指标体系包括定量指标和定性指标；从企业的年度报告中提取各定量指标的值，得到各企业的定量指标数据，根据综合指标、综合指标的权重及各企业的定量指标数据，计算各企业的定量得分；通过文本分析法，为各企业的定性指标赋分，得到各企业的定性得分；基于各企业的定量得分和各企业的定性得分，对各企业的碳信用进行综合量化，得到各企业碳信用的最终得分；本发明基于构建的指标体系，对企业碳信用进行定量和定性评估，从而提高评估的准确性。
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公开(公告)号：CN114004496B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202111284096.5
申请日：2021-11-01
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国家电网有限公司
IPC: H02J13/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电力负荷侧资源邀约型响应调度方法及系统，包括，上报并存储具有分钟级或小时级响应能力的在日前发出邀约的用电用户信息，参与竞价日电网负荷调度策略；用电用户采用集中响应、边际供需平衡的方式，按照价格优先、时间优先、容量优先的原则，在日前交易时段用电用户统一电价判断是否高于启动门槛价格，相应的启动邀约型减少电网相应容量需求的用电用户或者增加电网相应容量需求的用电用户对电网进行调度，使得电网达到平衡。
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公开(公告)号：CN117992856B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410396192.6
申请日：2024-04-03
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
IPC: G06F18/241 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06F17/16 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开一种用户用电行为分析方法、系统、设备、介质及程序产品，涉及数据分析处理技术领域，包括：获取用电负荷数据，对其进行聚类处理后，得到对用电行为一次分类的各类负荷曲线组；对每类负荷曲线组中的各负荷曲线均分别构建负荷递归图，并提取负荷递归图中的递归特征，构成解释向量；以解释向量为二次聚类样本，设定解释向量分类数，确定每类解释向量的聚类中心曲线，根据每个解释向量与聚类中心曲线的相似度，将其归类于与之最相似的类别，由此得到每类负荷曲线组下的用电行为二次分类结果。采用递归特征形成用电行为非线性特征的解释向量，用于对用电行为的二次精细化分类，实现对用电行为的波动信息及非线性特征的有效挖掘。
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公开(公告)号：CN116596640B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202310882913.X
申请日：2023-07-19
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
IPC: G06Q30/0601 , G06Q30/0201 , G06F18/243 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及套餐推荐领域，提供了一种电力零售电费套餐的推荐方法、系统、设备及存储介质。该方法包括根据用电属性将样本集中的用户划分为不同的用户基本用电类型；依据所述套餐选择，以电力零售电费套餐的选择次数为评分依据，构建用户基本用电类型的用户偏好评分矩阵；在用户基本用电类型的基础上，依据用户的负荷数据对用户进行二次分类，建立用户细分类别；对用户偏好评分矩阵进行调整，并对电力零售电费套餐进行排序，选取N个高评分套餐；根据目标用户的用电属性确定用户基本用电类型，计算目标用户与各细分类别聚类中心的距离，选取距离最近的细分类别，将该细分类别对应的N个高评分套餐作为该目标用户的备选套餐集。
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