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公开(公告)号:CN117370633A
公开(公告)日:2024-01-09
申请号:CN202311506516.9
申请日:2023-11-13
申请人: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 厦门大学 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号: G06F16/951 , G06F16/953 , G06F16/36 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N5/022
摘要: 本发明涉及一种基于事件框架模板的配网故障单事件图谱构建方法。本体层面采用事件框架模板模型自顶向下初步进行事件图谱本体构建,再从语义分析出发对事件图谱本体进行补全,最后通过数据映射和结构映射从实例层面构建事件图谱。首先对故障单结构化数据进行预处理;其次设计了一套事件图谱领域本体构建规范化方法;然后,按照该方法指导配电网故障事件图谱本体构建;之后对故障单结构化数据进行数据映射和结构映射,构建起配电网故障事件图谱;最后,通过查询和统计分析对事件图谱进行有效性检验。本发明所述方法可以满足配电网故障定位归因和辅助决策的下游应用场景,依靠图结构关联多样性优势,为后续故障定位归因和辅助决策提供一定的帮助。
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公开(公告)号:CN117370568A
公开(公告)日:2024-01-09
申请号:CN202311272913.4
申请日:2023-09-28
申请人: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 厦门大学
摘要: 本发明涉及一种基于预训练语言模型的电网主设备知识图谱补全方法,包括:构建电网设备缺陷知识图谱;将电网设备缺陷知识图谱嵌入到低维向量空间中;结合预训练语言模型和基于结构的模型构建混合知识图谱嵌入模型PLMSM;在PLMSM模型中,输入实体及其补充信息首先被送入预训练语言模型以获取它们的嵌入,这些嵌入与由基于结构的模型生成的嵌入相结合以提高实体补全性能;通过训练集对PLMSM模型进行训练,并通过验证集验证模型的训练结果,选取最佳模型;在训练过程中,采用负采样方法对PLMSM模型进行优化;通过测试集对得到的PLMSM模型进行测试;测试通过的PLMSM模型即可用于实体补全任务。该方法有利于提高实体补全性能,从而提高电力系统的安全稳定性。
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公开(公告)号:CN113484652A
公开(公告)日:2021-10-08
申请号:CN202110959300.2
申请日:2021-08-20
申请人: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 福州大学 , 国网福建省电力有限公司
摘要: 本发明涉及一种基于改进K近邻算法的避雷器故障诊断方法及系统。包括:1、获取设备状态已知的避雷器在线监测数据,得到设备运行状态和多维特征量;2、对数据进行规范化处理,获取规范化处理后的数据,并对高维数据进行降维处理,获得可视化数据;3、将得到的各类型数据集导入到软件建立的改进K近邻算法中进行算法训练,以识别正确率为目标量进行算法寻优,获得算法故障识别的最优解;该故障诊断方法简单方便,运算效率高,具有较好的故障识别准确度。
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公开(公告)号:CN113037114A
公开(公告)日:2021-06-25
申请号:CN202110210325.2
申请日:2021-02-25
申请人: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号: H02M7/49
摘要: 本发明涉及一种三相五电平逆变电路及其工作方法。所述三相五电平逆变电路,包括电路连接结构相同的a、b、c三相电路,每相电路均包括一个电平产生模块和一个正负极性转换模块;所述电平产生模块用于不同电平信号的产生,正负极性转换模块负责所述电平产生模块输出极性的选择,以实现所述逆变电路不同电平信号的输出。本发明与传统级联H桥逆变电路相比,提出的逆变电路需要的元器件数量有所减少,其中开关管数量减少了1/4,输入直流电源数量减少了1/2,具有更低的成本和体积,具有良好的工业应用前景。
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公开(公告)号:CN118660038A
公开(公告)日:2024-09-17
申请号:CN202311571921.9
申请日:2023-11-22
申请人: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号: H04L67/00 , H04L67/303 , H04L9/40
摘要: 本发明涉及一种统一边缘计算框架,包括感知设备功能模块,业务应用功能模块、系统管理功能模块、基础服务功能模块、安全服务功能模块和连接交互功能模块,其中:感知设备功能模块,运行有进行数据采集的边缘终端设备;业务应用功能模块,设置有跨指令集的容器运行环境,实现应用APP与终端设备间的解耦;系统管理功能模块,提供统一边缘计算框架管理、边缘终端设备管理、应用APP和容器管理,新装应用解析,应用容器适配和应用环境部署的服务;基础服务功能模块,提供数据共享库,通信资源管理、边缘终端设备配置解析、边缘终端数据校验、边缘自治、AI模型部署和AI事件发布的服务。
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公开(公告)号:CN118301202A
公开(公告)日:2024-07-05
申请号:CN202410223356.5
申请日:2024-02-28
申请人: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC分类号: H04L67/2866 , H04L67/2871 , H04L67/10 , H04L67/12 , H04L9/40 , H04L69/22
摘要: 本发明涉及一种基于边缘计算框架的终端软硬件解耦方法,包括以下步骤:构建边缘计算框架,包括对外交互单元、基础服务单元、系统管理单元以及安全服务单元;在任一边缘终端接入物联平台之前,为对应的边缘终端安装所述边缘计算框架,通过边缘计算框架识别边缘终端的身份标识并上报至物联平台,物联平台对该身份标识进行校验后,下发终端档案及配置信息至边缘计算框架,边缘计算框架基于终端档案及配置信息对该边缘终端进行配置,建立边缘终端与物联平台的交互通道;其中,边缘计算框架配置有跨指令集的容器运行环境,边缘终端基于该容器运行环境运行基于不同指令集编译的容器化APP,实现软硬件解耦。
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公开(公告)号:CN114252810B
公开(公告)日:2024-04-30
申请号:CN202210033985.2
申请日:2022-01-12
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明公开了一种变压器声振故障监测方法、系统、设备及可读存储介质,所述方法包括以下步骤:获取待监测变压器在正常工作状态下的输入、输出信号;对所述输入、输出信号进行特征提取,获取输入信号特征和输出信号特征;基于所述输入信号特征和输出信号特征,辨识出所述待监测变压器在正常工作状态下的模型;基于辨识出的模型,采用预设计获得的观测器进行观测,获得扰动观测值;基于所述扰动观测值,实现变压器声振故障监测。本发明提供的变压器声振故障监测方法,具体是一种基于状态观测器的变压器声振故障在线监测预警方法,可解决现有基于数据(信号)的故障诊断方法受样本数量和样本类型制约的问题。
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公开(公告)号:CN117635765A
公开(公告)日:2024-03-01
申请号:CN202311641378.5
申请日:2023-11-30
申请人: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
摘要: 本发明实施例提供一种红外电力设备图像的标注方法及系统,属于电力设备的图像识别技术领域。所述标注方法包括:获取待标注的红外电力设备图像;确定红外电力设备图像中的可标注区域;在可标注区域绘制线框区域;获取红外电力设备图像的图像标注信息;根据图像标注信息确定机器识别码;将机器识别码绘制到线框区域内。通过上述技术方案,本发明实施方式提供的一种红外电力设备图像的标注方法及系统通过在图像中划定可标注区域,并在该可标注区域上绘制表示图像标注信息的设备识别码。由于可标注区域本身为单色区域,在处理的过程中既方便对图像标注信息的提取,又便于对原始缺损图像的还原,实现了在对图像添加标签的基础上,不影响图像本身特征的目的。
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公开(公告)号:CN117391075A
公开(公告)日:2024-01-12
申请号:CN202311508250.1
申请日:2023-11-13
申请人: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 厦门大学 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号: G06F40/279 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06N7/01
摘要: 本发明涉及一种基于BERT‑BiLSTM‑CRF模型的配网故障设备实体识别方法。以BERT‑BiLSTM‑CRF为框架,通过原始数据处理、标注模式设计、模型训练等多个步骤完成了故障设备实体识别任务,并同时维护了一套基于NLP技术的实体纠错与清洗方法,保障了标注的准确率和召回率,并大大提高了标注质量。本发明使用了序列标注的经典模型BERT‑BiLSTM‑CRF,充分利用BERT大模型的语义理解能力,通过少量训练数据,对大模型进行微调,大大提高了实体识别的性能。本发明针对实体标注任务中出现的错标问题,根据在人工标注中总结的经验,与NLP技术相结合,实现了对错标实体的清洗,获得了更高质量的标注结果。
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公开(公告)号:CN117312531A
公开(公告)日:2023-12-29
申请号:CN202311506504.6
申请日:2023-11-13
申请人: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 厦门大学 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F16/34 , G06N5/022
摘要: 本发明涉及一种知识图谱增强的基于大语言模型配电网故障归因分析方法。该方法首先利用数据提取技术从大规模复杂的电力故障数据中挖掘关键信息,并通过特定的三元组模型将这些信息结构化为实体和关系,构建知识图谱。接着,通过专业的可视化工具,将知识图谱进行细致的可视化处理,以揭示可能的故障原因。然后,依赖启发式规则,在知识图谱上进行链接游走,生成详尽的故障原因描述文本。大语言模型(LLM)对这些生成的文本进行深度处理,简化并提取关键信息,使得复杂的故障原因描述变得简洁明了。处理后的文本信息存储为本地知识库,并在此基础上进行LLM问答,以执行深度的故障归因分析。本发明方法能有效地找出电力故障的原因,提高故障处理效率。
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