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公开(公告)号:CN118485290A
公开(公告)日:2024-08-13
申请号:CN202410462242.6
申请日:2024-04-17
Applicant: 国网冀北电力有限公司计量中心 , 国家电网有限公司
Inventor: 陈菲 , 何佳美 , 谢枫 , 田健 , 周辛南 , 张麟 , 刘妺 , 钱效伟 , 田欣骅 , 范秀云 , 杨彩月 , 刘子仪 , 王茜 , 牛诚东 , 薛涛 , 王少林 , 曹正 , 张颖 , 胡淏 , 何翠超
IPC: G06Q10/0633 , H04M3/527 , G06Q50/06 , G06F16/23 , G06F16/27
Abstract: 本申请公开了一种基于智能语音外呼模式的催费方法、系统及介质,主要涉及智能语音催费技术领域,用以解决现有的催费模式主要依赖人工,催费效率不高的问题。包括:生成第一定时任务,以定时获取原始用户缴费信息、未配置催费策略的供电单位县级编号,将未配置催费策略的供电单位县级编号对应信息从原始用户缴费信息中去除,进而基于供电单位县级编码,将原始用户缴费信息划分为若干批次信息数据;获取各个供电单位县级编码对应的应收台账信息,进而获得用户欠费表;在获得用户欠费表后,生成第二定时任务,以向用户欠费表中的用户手机号推送智能催费语音;获取当天用户缴费信息,以将当天完成缴费的用户信息从用户欠费表中删除。
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公开(公告)号:CN119026739A
公开(公告)日:2024-11-26
申请号:CN202411078059.2
申请日:2024-08-07
Applicant: 国网冀北电力有限公司计量中心
Inventor: 曹正 , 谢枫 , 王少林 , 田健 , 檀政 , 张颖 , 杨彩月 , 范秀云 , 韩硕辰 , 周辛南 , 崔正湃 , 刘晓雪 , 姚东 , 何佳美 , 陈菲 , 王茜 , 牛诚东 , 何翠超 , 刘子仪 , 薛涛 , 许书娴 , 左晓婧 , 孙奕
Abstract: 本发明公开了一种基于未来预测用电负荷的峰谷时段划分方法,包括以下步骤:S1、采集历史负荷数据;根据第一算法对历史负荷数据进行全负荷数据聚类,得到第一曲线集;第一曲线集包括历史负荷数据的各月历史典型负荷曲线;S2、根据第一模型和第一曲线集进行未来负荷预测,得到第二曲线集;第二曲线集包括未来预设数量年份的各月预测典型负荷曲线;S3、根据第一算法对第二曲线集进行全负荷数据聚类,得到第一结果;第一结果包括未来预设数量年份中用电高峰月份聚类及用电非高峰月份聚类;S4、根据第一算法对第一结果中用电高峰月份及用电非高峰月份进行月内全负荷聚类,得到第二结果;第二结果包括第一结果各月内的峰时段、平时段和谷时段。
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公开(公告)号:CN118485547A
公开(公告)日:2024-08-13
申请号:CN202410493865.X
申请日:2024-04-23
Applicant: 国网冀北电力有限公司计量中心 , 国家电网有限公司
Inventor: 杨彩月 , 范秀云 , 何佳美 , 韩硕辰 , 田健 , 周辛南 , 王茜 , 胡淏 , 蒋英慧 , 牛诚东 , 陈菲 , 王少林 , 曹正 , 张颖 , 刘子仪 , 薛涛 , 何翠超
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/10 , G06F16/2455
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域,具体提供一种适用于电费试算与核算核联动校验的流程改造方法及系统,包括:获取试算结果中的试算异常数据;利用预先存储的特殊规则对所述试算异常数据进行校验,若所述试算异常数据通过校验则将所述试算异常数据添加至白名单,若所述试算异常数据未通过校验则为所述试算异常数据生成异常工单;获取核算结果中的核算异常数据;利用白名单与试算异常数据对核算异常数据进行匹配验证,若核算异常数据通过匹配验证则为所述核算异常数据生成异常记录信息,若核算异常数据未通过匹配验证则为所述核算异常数据生成异常工单。能够最大限度将电费审核问题消缺在正式核算前。
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公开(公告)号:CN119848721A
公开(公告)日:2025-04-18
申请号:CN202411915542.1
申请日:2024-12-24
Applicant: 国网冀北电力有限公司计量中心
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种电量电费波动异常分析方法及系统,涉及智能电网数据分析技术领域,包括,通过电力设备采集电量电费数据;基于电量电费数据计算当前时段的电量电费变化率;根据电量电费变化率实时监测电量电费波动;通过电量电费波动自适应采集机制动态调整数据采集频率;采用基于核时序的自适应皮尔逊相关系数,提取影响电量电费变化率的关键特征,并基于不同时间尺度进行拆分;获取多尺度时序分析模型,将拆分后的关键特征输入多尺度时序分析模型,分析电量电费的波动异常。本发明基于核时序的自适应皮尔逊相关系数提取关键特征,并结合多尺度时序分析模型和自适应采集机制,提升了电量电费波动分析的实时性、精度和响应速度。指定图1为摘要附图。
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