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公开(公告)号：CN113641884A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110913455.2
申请日：2021-08-10
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F16/951 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种基于语义的电力计量数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待爬取网页；根据所述待爬取网页与电力计量主题的相关度，对所述待爬取网页进行内容爬取，获取爬取结果；将所述爬取结果与电力计量的知识单元数据库中对应的知识单元对应存储，所述知识单元数据库包括各知识单元，任意一个所述知识单元包括所述电力计量主题的实体与实体之间关系的三元组。采用本方法能够提高电力计量数据存储和搜索时的专业度。
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公开(公告)号：CN113626609B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202110912526.7
申请日：2021-08-10
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F40/279 , G06N5/025 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及电力计量技术领域，提供了一种电力计量知识图谱构建方法、装置、计算机设备和存储介质。本申请能够提高形成电力计量知识的效率。该方法包括：确定预定义的主体实体和电力计量实体，获取电力计量文本，通过预先构建的实体识别模型识别该电力计量文本中的主体实体和电力计量实体，根据该主体实体和电力计量实体在电力计量文本中的关联性构建出主体实体和电力计量实体的知识图谱。
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公开(公告)号：CN113284000B
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202110377478.6
申请日：2021-04-08
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q50/06 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06N3/0895
Abstract: 本申请涉及一种用户用电数据异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取用户的历史用电数据和当前时刻的真实用电数据；将所述历史用电数据输入到训练好的异常检测模型，确定所述历史用户数据的第一玻尔兹曼分布特征，根据所述第一玻尔兹曼分布特征输出当前时刻的预测用电数据；根据所述预测用电数据和所述真实用电数据进行计算，得到预测用电数据和真实用电数据之间的距离；当所述距离大于预设阈值时，将所述真实用电数据标记为异常用电数据。采用本方法能够提高异常用电数据识别的准确性。
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公开(公告)号：CN115660365A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211386081.4
申请日：2022-11-07
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/214
Abstract: 本申请涉及一种基于深度强化学习的电力资源属性值确定方法和装置。通过基于用电状态、历史目标电力资源属性值、电力资源响应增益数据和更新用电状态确定样本集，利用样本集先训练第一待训练函数，利用训练到一定程度的第一待训练函数的参数更新第二权重参数，基于第二权重参数确定的第二目标函数确定另电力资源响应增益数据最大的目标电力资源属性值。相较于传统的通过规划或博弈的方式确定电力资源属性值，本方案基于用电状态、电力资源属性值和电力资源响应增益数据对多个函数进行梯度训练，基于训练好的目标函数确定使电力资源响应增益数据最大的电力资源属性值，降低了复杂度。
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公开(公告)号：CN113553853B
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111084894.3
申请日：2021-09-16
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/284 , G06F40/242
Abstract: 本申请涉及一种命名实体识别方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：随机从语料库中选取预设数量的文本组成训练文本库，并基于第一预设算法，确定训练文本库中每一文本中的分词；基于第二预设算法，对训练文本库中每一文本中的分词进行标注；其中，分词的标注结果为命名实体或实体触发词；构建触发词词典，触发词词典用于存储训练文本库中存在对应关系的命名实体及实体触发词；基于触发词词典，对待识别文本进行命名实体识别。利用实体触发词与命名实体之间的关系，对待识别的命名实体进行识别，不需要对语料库中所有的文本进行人工标注，提高了识别效率，降低了识别成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113836940A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111128740.X
申请日：2021-09-26
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种电力计量领域的知识融合方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取初始电力计量领域文本对；基于预先训练的文本匹配模型，对初始电力计量领域文本对中的文本进行匹配，获得匹配结果；当匹配结果为匹配时，对初始电力计量领域文本对中的文本进行融合处理，获得融合电力计量领域文本；文本匹配模型的训练过程为：获取电力计量领域样本数据集，电力计量领域样本数据集包括：样本电力计量领域文本对；对样本电力计量领域文本对中的文本进行语义提取处理，确定电力计量领域样本数据集的语义信息；基于语义提取处理后的电力计量领域样本数据集，对神经网络模型进行训练，获得文本匹配模型。采用本方法能够提高知识融合精度。
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公开(公告)号：CN113723861A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111069926.2
申请日：2021-09-13
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种异常用电行为检测方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取待评估用户的电量数据；其中，电量数据包括电流数据、相位角数据和电能数据；根据电能数据确定出待评估用电曲线，并在待评估用电曲线与行业标准曲线的相似度低于预设相似度阈值时，修正待评估用户的用户档案；从电量数据中获取与分段时间序列对应的待测电量数据，并确定出待测电量数据中是否存在离群点；根据多个分段时间序列分别检测出的离群点的检测结果，确定待评估用户是否存在异常用电行为。采用本方法能够更精准地检测异常用电行为。
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公开(公告)号：CN113627515A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110898197.5
申请日：2021-08-05
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司 , 深圳供电局有限公司
Abstract: 本申请涉及一种多元电力计量序列的聚类方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取多元电力计量序列；将多元电力计量序列输入预设多元极限学习机‑自动编码器模型中进行特征提取，得到多元电力计量序列的公共表示；根据多元电力计量序列的公共表示，构建图结构矩阵；对图结构矩阵进行矩阵分解，根据矩阵分解结果得到多元电力计量序列的聚类结果。本方法通过将初始的多元电力计量序列的公共表示和每元序列的私有表示映射到原始多元电力计量序列中，可以减少多元电力计量序列的重构误差，因此获得的多元电力计量序列的公共表示更加准确，因此也提高了多元电力计量序列聚类的准确性。
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公开(公告)号：CN113627514A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110897821.X
申请日：2021-08-05
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种知识图谱的数据处理方法、装置、电子设备和存储介质。所述方法包括：获取待处理电力数据；其中，电力数据为电力计量信息的文本数据对应的词向量。将所述待处理电力数据输入至数据处理模型，对所述待处理电力数据进行降维，得到降维后的第一特征数据；所述数据处理模型是基于自编码器以及监督神经网络训练获得的；所述自编码器用于对输入的电力数据进行编码并解码后，输出所述电力数据的相似数据；所述监督神经网络用于识别电力数据的标签。采用本方法能够解决电力计量数据命名相似性过高的问题。
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公开(公告)号：CN113537495B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202110897078.8
申请日：2021-08-05
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06N3/098
Abstract: 本申请涉及一种基于联邦学习的模型训练系统、方法、装置、计算机设备和存储介质，包括：模型训练节点，用于根据预设参数构建得到神经网络模型，对神经网络模型进行训练，得到训练完成的神经网络模型；参数传输节点，用于获取各个训练完成的神经网络模型的模型参数，根据模型参数生成哈希值，并将哈希值返回至模型训练节点；参数存储节点，用于从多个模型训练节点获取包含有哈希值的模型参数，根据多个包含有哈希值的模型参数对预设参数进行更新，得到更新后的预设参数；将更新后的预设参数通过参数传输节点，发送到各个模型训练节点，以对神经网络模型进行再次训练。本申请提高了基于联邦学习的模型训练效率。
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