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公开(公告)号：CN119443257A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411289898.9
申请日：2024-09-14
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 安徽继远软件有限公司
Abstract: 本申请提供一种电力知识智能问答方法、装置、电子设备及存储介质，包括：确定用户输入问题；对所述用户输入问题进行预处理，并对预处理后的所述用户输入问题进行问题解析和问题重构，确定问题查询语句；将所述问题查询语句输入至预先训练的智能问答模型进行问题查询，确定第一问题答案；通过自然语言处理模型对所述第一问题答案进行答案修正，确定答案集合；其中，所述答案集合包括多个第二问题答案；对多个所述第二问题答案进行排序，根据排序结果确定问答结果，并向问题输入用户展示所述问答结果。
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公开(公告)号：CN118709818A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202311576281.0
申请日：2023-11-23
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院
Inventor： 邱镇 , 崔迎宝 , 黄晓光 , 刘璟 , 王晓东 , 张琳瑜 , 卢大玮 , 王兴涛 , 张晓航 , 苏勇 , 陶俊 , 郭庆 , 余江斌 , 黄旭东 , 聂文萍 , 程晓 , 田鹏 , 吕小红 , 陈咏涛 , 陈涛 , 吴维农 , 钟加勇 , 厉仄平 , 向菲 , 江金洋 , 李松浓 , 况彭燕 , 彭文鑫 , 戴豪礽 , 张哲宇
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F3/0486
Abstract: 本申请提供一种面向电力视觉场景的人工智能触发模型预测方法及设备，所述方法包括接收非结构化数据，并在预先构建的低代码平台的可视化界面上的第一区域显示所述非结构化数据；在所述低代码平台上查找与所述非结构化数据对应的已存储的目标模型，并在所述可视化界面上的第二区域显示所述目标模型；响应于接收到用户在所述第一区域触发的第一移动指令和在所述第二区域触发的第二移动指令，基于所述第一移动指令和所述第二移动指令，控制所述目标模型基于所述非结构化数据进行数据预测，解决了现有技术中专业性不强的用户难以使用模型的技术问题，降低了模型的使用门槛。
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公开(公告)号：CN118627724A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410646995.2
申请日：2024-05-23
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网上海市电力公司
IPC: G06Q10/063 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/048
Abstract: 本公开提供一种配电网状态评估方法、装置、设备、存储介质及程序产品，该方法包括：确定配电网的母线和连接线路，并获取所述母线和所述连接线路的电力参数；基于所述母线和所述连接线路，构建得到图拓扑结构；利用预先构建的配电网状态评估模型，处理所述电力参数和所述图拓扑结构，得到配电网状态评估结果。本公开利用配电网的物理拓扑知识进行信息传递，将配电网的物理模型信息嵌入配电网状态评估模型的学习过程中，通过挖掘数据高维的结构信息来增强模型的抗差性能，不依赖于高冗余度的伪量测，提高了配电网状态评估的准确性。
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公开(公告)号：CN118152140A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410470683.0
申请日：2024-04-18
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 安徽继远软件有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种电网系统算力资源的调度分配方法及可读存储介质，属于算力资源分配技术领域。所述调度分配方法包括：获取电网系统中每个算力资源池的历史参数时间序列数据；根据每个所述算力资源池的历史参数时间序列数据获取算力预测模型；本发明通过获取电网系统中每个算力资源池的历史参数时间序列数据，根据其构建算力预测模型，再结合当前每个算力资源池的实时参数时间序列数据，对每个算力资源池预设时间范围的算力资源需求量进行预测，最后根据每个算力资源池的算力资源需求量采用粒子群算法获取最优调度分配方案并进行算力资源的调度分配，该种调度分配方法有效地提高了电网系统的计算任务执行的可靠性以及效率。
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公开(公告)号：CN117593607A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311623339.2
申请日：2023-11-30
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Inventor： 邱镇 , 黄晓光 , 王晓东 , 陶俊 , 郭庆 , 尚书 , 余江斌 , 薛濛 , 黄旭东 , 聂文萍 , 程晓 , 田鹏 , 吕小红 , 陈咏涛 , 陈涛 , 吴维农 , 钟加勇 , 厉仄平 , 向菲 , 江金洋 , 李松浓 , 况彭燕 , 彭文鑫 , 戴豪礽 , 张哲宇
IPC: G06V10/774 , G06T17/00
Abstract: 本发明实施例提供一种电力视觉模型可信评估数据集构建方法及系统，属于电力视觉模型的智能识别技术领域。所述构建方法包括：获取采集的现场图像以及障碍物图像；构建电力设备的虚拟三维模型以及虚拟障碍物模型；在所述虚拟三维模型以及所述虚拟障碍物模型上作标记，以得到对应的标签；通过虚拟视角在所述虚拟三维模型和虚拟障碍物模型的复合模型上采集多个图片；根据所述图片确定所述虚拟三维模型和所述虚拟障碍物在图像中的位置关联关系；根据所述位置关联关系、现场图像以及障碍物图像生成复合图像以及与所述复合图像对应的复合的标签，以构成数据集。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117409297A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311586824.7
申请日：2023-11-24
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 安徽继远软件有限公司
IPC: G06V10/82 , G06N3/0985 , G06N3/096 , G06N3/0455 , G06Q50/06 , G06N3/084
Abstract: 本发明实施例提供一种基于元学习的电网系统缺陷识别的识别方法，属于电网缺陷识别技术领域。所述识别方法包括：获取待识别缺陷领域的样本数据；获取与所述待识别缺陷领域相关的相关样本数据；本发明获取与待识别缺陷领域相关样本数据，根据该相关样本数据获取对应的特征编码器，并将该特征编码器应用至缺陷识别元学习模型中，采用待识别缺陷领域的样本数据对缺陷识别元学习模型进行训练，并获取到最优超参，并将该最优超参应用至缺陷识别元学习模型中，采集电网系统的实时图像，将实时图像输入至缺陷识别元学习模型中，以实现对电网系统的缺陷识别，采用相关样本数据获取特征编码器的方式，能够有效地提高小样本缺陷识别的精度。
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公开(公告)号：CN110362907B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN201910596383.6
申请日：2019-07-03
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于SSD神经网络输电线路目标缺陷识别与智能诊断方法，属于输电线路故障技术领域，包括：获取数据参数并预处理；利用多尺度检测结构构建基于特征金字塔的卷积神经网络模型；采用网络删减结合参数共享对神经网络模型进行压缩；通过压缩后的神经网络模型对获取的数据进行测试评价；得出电线路目标缺陷识别与诊断结果。本发明示例的技术方案，构建并训练神经网络模型，用于精确识别输电线路各种缺陷，同时基于FPGA的异构高性能硬件架构，实现粗粒度缺陷和细粒度缺陷的智能诊断与空间定位。
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公开(公告)号：CN111858526B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202010568671.3
申请日：2020-06-19
Applicant: 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06F16/18 , G06F16/2458 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了基于信息系统日志的故障时间空间预测方法及系统，包括：获取信息系统当前时刻t之前的n个时间段内的时序日志数据x1；基于所述时序日志数据对未来是否会产生故障进行判断：若不会产生故障，则不进一步处理；否则，进一步判断产生故障的具体时间点和空间位置；所述判断产生故障的具体时间点和空间位置采用多任务学习模型，对故障发生具体时间和位置这两个任务进行联合训练，并同时返回产生故障的具体时间点和空间位置，本发明不仅在以往预测故障有无的基础上，还能够同时预测出故障发生时间及故障产生的空间位置，将两个任务联合训练，利用故障信息之间的相关性只需一个流程就可实现，不必设置两个模型分别进行，提高了效率。
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公开(公告)号：CN113298112A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110358429.8
申请日：2021-04-01
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种一体化数据智能标注方法及系统，包括：接收用户的标注任务请求，启动对应的一个标注任务模块执行标注任务；接收第一待标注样本集、标注模板设置数据和参数设置数据；调用预设预处理工具库中匹配的预处理方法对待标注样本集进行预处理；根据标注模板设置数据和参数设置数据，在所启动的标注任务模块中的多个标注方法中按照优先级顺序依次进行判断，获得与标注任务最佳适配的标注方法；本发明实现对于电力语音、文本、视频、图像种类的待标注样本集的一体化数据标注，进而实现了样本数据预处理方法和样本标注方法的统一，避免了对于电力数据各个公司的标注方式都不一样、数据标注工作重复操作、效率低下的问题。
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公开(公告)号：CN112990454A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110139491.8
申请日：2021-02-01
Applicant: 国网安徽省电力有限公司检修分公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了基于集成DPU多核异构的神经网络计算加速方法及装置，包括：检测待计算神经网络的卷积核候选冗余数据，所述候选冗余数据包括网络拓扑结构和卷积核参数；根据候选冗余数据对神经网络进行优化缩减并进行重新训练，获取优化网络；基于优化网络进行待处理数据的计算；所述重新训练过程以及待处理数据的计算过程采用基于DPU多核异构处理器系统进行。本发明对于神经网络计算加速，从网络模型本身和网络模型计算架构两方面结合，通过软件优化设计与硬件加速运算的协同作用，实现神经网络的推理过程加速。
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