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公开(公告)号:CN110928924A
公开(公告)日:2020-03-27
申请号:CN201911192134.7
申请日:2019-11-28
Applicant: 江苏电力信息技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司盐城供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的电力系统客户满意度分析与预测方法,从特定区域的电力评价系统中收集特定时间内的报修查询结果作为实验样本;对报修查询结果数据集进行数据预处理,并提取影响处理满意度结果的相关属性;建立数据挖掘样本集,并将样本集分为训练样本集和测试样本集;根据样本集和LM神经网络建立预测模型;导出预测模型,进行用户满意度预测。本发明通过分析客户满意度评价结果,能够进一步挖掘客户服务需求,提高国家电网供电客户服务质量。
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公开(公告)号:CN117774756A
公开(公告)日:2024-03-29
申请号:CN202311682429.9
申请日:2023-12-08
Applicant: 国网江苏省电力有限公司盐城供电分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多源信号分解的低压居民小区电动汽车充电识别方法,所述方法首先采集常见电动汽车、充电桩充电规格,进行充电仿真,构建典型电动汽车充电曲线;同时采集低压居民小区用户用电负荷散点,对采集点进行插值形成负荷曲线,再对所述负荷曲线进行白化处理;然后,对白化后的所述负荷曲线进行独立成分分析,进行多源信号分解,将分解后的曲线与典型充电曲线匹配,判别是否具有充电行为;所述电动汽车充电识别方法不依赖侵入式负荷识别设备,可于低压居民小区用电负荷进行电动汽车充电识变,基于低压居民小区用电负荷进行电动汽车负载识变,可识别对象包括低压居民用户与低压充电桩,对开展资源调配、电网建设提供研究基础。
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