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公开(公告)号：CN108776762A
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201810586230.9
申请日：2018-06-08
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请提供了一种数据脱敏的处理方法及装置，确定目标数据的类型；根据所述目标数据的类型调用分词基准词库中的相应子词库，并采用与所述目标数据的类型相对应的分词方法进行分词；根据所述目标数据的类型和所述目标数据的长度，确定所述目标数据的脱敏方法，并采用所述目标数据的脱敏方法对所述目标数据分词后得到的敏感数据进行脱敏处理。通过对目标数据进行分词得到具有一定结构的数据，对存在主要敏感信息的部分进行脱敏处理，对敏感信息的全部或大部分进行掩码，提高了数据脱敏的有效性，保障数据资产安全，最大程度保护客户信息的安全，避免非正常查询、导出等方式造成的客户信息泄露。
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公开(公告)号：CN109376971B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN201811631888.3
申请日：2018-12-29
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向电力用户的负荷曲线预测方法及系统，所述方法包括：查找与目标电力用户的待预测日期匹配的目标历史日期；确定与所述目标历史日期对应的采用预设的构建方法构建的目标预测模型；获取所述目标电力用户的待预测日期关联的各个影响参数；将所述各个影响参数传递给所述目标预测模型进行预测，得到所述目标电力用户的负荷曲线。上述的预测方法，通过查找与所述目标用户的待预测日期相匹配的目标历史日期，并确定与所述目标历史日期对应的目标预测模型，依据所述目标预测模型对所述目标用户的待预测日的负荷曲线进行预测，得到所述目标电力用户的负荷曲线。实现了对电力用户用电情况的预测。
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公开(公告)号：CN109784388A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811653194.X
申请日：2018-12-29
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请公开了一种窃电用户识别方法和装置，该方法包括：获取待分析的目标用户的用电数据；依据该目标用户的用电数据，并利用预先训练得到的深度学习模型，确定该目标用户具有窃电行为的概率，该深度学习模型为利用多个历史窃电用户的用电数据为训练样本训练得到的；在基于所述深度学习模型确定出该目标用户具有窃电行为的概率超过深度学习模型中预先学习出的目标阈值的情况下，将该目标用户识别为存在窃电风险的用户。本申请可以基于用户的用电数据识别出存在窃电嫌疑的窃电用户，有利于提高识别窃电用户的便捷性和高效性。
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公开(公告)号：CN108776762B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201810586230.9
申请日：2018-06-08
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F21/62 , G06F40/289
Abstract: 本申请提供了一种数据脱敏的处理方法及装置，确定目标数据的类型；根据所述目标数据的类型调用分词基准词库中的相应子词库，并采用与所述目标数据的类型相对应的分词方法进行分词；根据所述目标数据的类型和所述目标数据的长度，确定所述目标数据的脱敏方法，并采用所述目标数据的脱敏方法对所述目标数据分词后得到的敏感数据进行脱敏处理。通过对目标数据进行分词得到具有一定结构的数据，对存在主要敏感信息的部分进行脱敏处理，对敏感信息的全部或大部分进行掩码，提高了数据脱敏的有效性，保障数据资产安全，最大程度保护客户信息的安全，避免非正常查询、导出等方式造成的客户信息泄露。
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公开(公告)号：CN109447843A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811229686.6
申请日：2018-10-22
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种光伏出力预测方法及装置，该方法包括：建立待预测时刻的ESN预测模型；获取最近预设时间段内的最高气温、平均气温、获取历史时刻的光伏出力值，所述历史时刻的时刻值与所述待预测时刻的时刻值相同；确定所述待预测时刻的点指数和所述待预测时刻所在预测日的日指数；将所述最高气温、所述平均气温、所述历史时刻的光伏出力值、所述点指数和所述日指数作为所述ESN预测模型的输入，以得到所述待预测时刻的光伏出力值。相对于现有技术，本实施例通过建立ESN预测模型、将气温、类型指数、历史光伏出力值作为ESN网络的输入，预测一天中预测时刻的光伏出力值，解决了采用神经网络模型时样本数据少导致的预测不准确的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109376971A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811631888.3
申请日：2018-12-29
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向电力用户的负荷曲线预测方法及系统，所述方法包括：查找与目标电力用户的待预测日期匹配的目标历史日期；确定与所述目标历史日期对应的采用预设的构建方法构建的目标预测模型；获取所述目标电力用户的待预测日期关联的各个影响参数；将所述各个影响参数传递给所述目标预测模型进行预测，得到所述目标电力用户的负荷曲线。上述的预测方法，通过查找与所述目标用户的待预测日期相匹配的目标历史日期，并确定与所述目标历史日期对应的目标预测模型，依据所述目标预测模型对所述目标用户的待预测日的负荷曲线进行预测，得到所述目标电力用户的负荷曲线。实现了对电力用户用电情况的预测。
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公开(公告)号：CN109447843B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201811229686.6
申请日：2018-10-22
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种光伏出力预测方法及装置，该方法包括：建立待预测时刻的ESN预测模型；获取最近预设时间段内的最高气温、平均气温、获取历史时刻的光伏出力值，所述历史时刻的时刻值与所述待预测时刻的时刻值相同；确定所述待预测时刻的点指数和所述待预测时刻所在预测日的日指数；将所述最高气温、所述平均气温、所述历史时刻的光伏出力值、所述点指数和所述日指数作为所述ESN预测模型的输入，以得到所述待预测时刻的光伏出力值。相对于现有技术，本实施例通过建立ESN预测模型、将气温、类型指数、历史光伏出力值作为ESN网络的输入，预测一天中预测时刻的光伏出力值，解决了采用神经网络模型时样本数据少导致的预测不准确的问题。
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公开(公告)号：CN109829756A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910046971.2
申请日：2019-01-18
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明实施例提供的一种确定异常因素对售电量的影响的方法及系统，可以确定目标时间范围；在历史售电量数据对应的历史随机项序列中，获得与所述目标时间范围对应的各历史随机项的取值，其中，所述历史随机项序列是根据季节调整法对所述历史售电量数据进行分解后得到的；根据获得的各历史随机项的取值，确定随机项的历史基准值；根据所述目标时间范围的售电量的随机项的取值和所述历史基准值，确定异常因素对售电量的影响值。本发明实施例通过季节调整法对历史售电量数据进行合理的分析和计算，保证了受异常因素影响的售电量的影响值的有效性。
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公开(公告)号：CN109740928A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811642793.1
申请日：2018-12-29
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 林鸿 , 张千福 , 李强 , 刘迪 , 杨旭升 , 欧阳红 , 袁葆 , 吴佐平 , 赵加奎 , 黄晓光 , 邱镇 , 陈雁 , 张明珠 , 刘俊玲 , 曹璐 , 闫芙蓉 , 洪杨 , 刘玉玺
Abstract: 本申请公开了一种电力咨询业务处理方法和装置，应用于电力智能服务器，该方法包括：获取用户通过用户终端发送的电力业务咨询信息；确定该电力业务咨询信息的目标电力业务类别；依次向该用户终端输出与该目标电力业务类别对应的至少一个信息输入提示；获取用户依据该至少一个信息输入提示输入的目标查询参数集，该目标查询参数集包括至少一个目标查询参数；从电力业务数据库中获取属于该目标电力业务类别且与该至少一个目标查询参数匹配的电力业务数据；向该用户终端反馈该电力业务数据。本申请的方案有利于提高处理业务咨询的及时性，并有利于提高电网企业处理电力客户的业务咨询的效率。
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公开(公告)号：CN109389517B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201810306195.0
申请日：2018-04-08
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种量化线路损耗影响因素的分析方法及装置，该方法包括：采用K‑均值聚类算法，识别线路损耗异常的第一对象，所述第一对象包括线路、台区和大用户；分析导致所述第一对象线路损耗异常的主要因素；采用偏相关性分析和趋势判断法相结合的方式对所述主要因素中的各个分类水平按显著程度排序。可见，本发明实现了对线损的分析，对线损管理具有重要理论意义。
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