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公开(公告)号：CN117807525A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311849295.5
申请日：2023-12-29
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 西安交通大学
IPC: G06F18/2415 , G06Q50/06 , G06N20/20 , G06F18/214
Abstract: 本发明属于配电网设备状态评估领域，具体提供了一种基于集成学习的配电网设备综合状态评估方法，包括以下步骤：S1：对于由配电网设备运行数据构成的不平衡数据集，经五折交叉验证划分为训练集与测试集，对每个训练集使用过采样方法来进行初步平衡；S2：针对初步平衡后的训练集，构建类别转换概率矩阵，并生成扰动数据集；S3:以扰动数据集作为训练集，构建Stacking集成学习模型，实现对于配电网设备综合状态的评估分类以及对分类效果的评价。本发明在准确评估配电网设备综合状态的基础上，提高配电网运检任务的效率。
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公开(公告)号：CN115270860A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210842002.X
申请日：2022-07-18
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种变压器异常诊断方法、系统及诊断设备，涉及变压器异常诊断技术领域，使用对比学习从变压器运行声纹和振动数据中得到学习多模态特征表示，再将提取到的短时特征通过自编码器，得到两类数据的特征向量；即声纹信号与振动信号；对学习到的声纹信号与振动信号，使用自编码器进行特征融合，并通过提取到的短时特征通过自编码器，得到声纹振动融合特征向量；将声纹振动融合特征向量输入LSTM分类网络，输出得到变压器的异常分类结果。方法基于声纹振动信号多模态特征融合技术，将变压器运行声音信号与振动信号特征相结合，显著降低环境噪声干扰的影响，从而有效提高变压器异常识别的准确率。
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公开(公告)号：CN115081832A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210639670.2
申请日：2022-06-07
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
Abstract: 本发明公开了一种人工智能实训平台移动端模型轻量化方法及系统，该方法包括：获取人工智能实训平台web端的第一业务模型；基于所述第一业务模型进行静态轻量化处理，获得第二业务模型，所述静态轻量化处理表征不随输入数据变化的模型结构固定轻量化操作；基于所述第二业务模型进行动态轻量化处理，获得第三业务模型，所述动态轻量化处理表征随输入数据变化的模型正向传递参数选择性屏蔽的轻量化操作。本发明对于电力人工智能技术实训平台研发静态化轻量化和动态轻量化结合技术，实现电力人工智能技术实训平台多种业务模型移动端运行，降低实训平台云端压力，实现用户随时随地的实训与学习。
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公开(公告)号：CN114912716A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210807372.X
申请日：2022-07-11
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于双向长短时记忆网络的短期电力负荷预测方法及系统，主要涉及电力负荷预测技术领域，用以解决现有的预测方法存在由泛化性差、鲁棒性不足等，导致的准确性低的问题。包括：构建电力负荷数据集；对电力负荷数据集进行相关性分类，以构建电力负荷预测数据集；将电力负荷预测数据集划分为训练集、测试集和验证集；构建双向长短时记忆网络模型，初始化模型参数；将归一化处理后训练集导入双向长短时记忆网络模型，获取输出数据；获得矫正后的模型参数，以使双向长短时记忆网络模型基于矫正后的模型参数进行电力负荷预测。本申请通过上述方法极大地提升了区域电力负荷预测的精确度。
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公开(公告)号：CN114121025A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111404981.2
申请日：2021-11-24
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
Abstract: 本申请提供一种面向变电站设备的声纹故障智能检测方法及装置，在获取待检测的声纹信号后，对所述待检测的声纹信号进行声纹特征提取，得到所述待检测的声纹信号对应的特征向量；将所述特征向量作为输入参数，输入至预设声纹识别模型，得到所述待检测的声纹信号对应的工况标签，所述预设声纹识别模型通过基于声纹特征分析网络进行基于迁移学习的模型训练，建立不同工况下变电站设备的声纹识别模型；利用余弦相似度度量算法公式将所述工况标签与目标模板输出进行相似性比较，以实现变电站设备的声纹故障智能检测。通过本申请可以有效提升变电站设备的声纹故障检测效率，降低人工巡检成本，从而全面提升变电站设备巡检的智能化水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110377889A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910487145.1
申请日：2019-06-05
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
Abstract: 本发明公开了一种基于前馈序列记忆神经网络的文本编辑方法，属于语音信号处理技术领域，包括：获取待编辑的原始文本；接收编辑语音数据；对所述编辑语音数据采用基于改进的前馈序列记忆神经网络进行语音识别，得到编辑命令；对所述编辑命令进行语义理解，执行所述编辑命令。本发明示例的技术方案，采用基于改进的前馈序列记忆神经网络进行语音识别，文本编辑更准确高效。
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公开(公告)号：CN109740928A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811642793.1
申请日：2018-12-29
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 林鸿 , 张千福 , 李强 , 刘迪 , 杨旭升 , 欧阳红 , 袁葆 , 吴佐平 , 赵加奎 , 黄晓光 , 邱镇 , 陈雁 , 张明珠 , 刘俊玲 , 曹璐 , 闫芙蓉 , 洪杨 , 刘玉玺
Abstract: 本申请公开了一种电力咨询业务处理方法和装置，应用于电力智能服务器，该方法包括：获取用户通过用户终端发送的电力业务咨询信息；确定该电力业务咨询信息的目标电力业务类别；依次向该用户终端输出与该目标电力业务类别对应的至少一个信息输入提示；获取用户依据该至少一个信息输入提示输入的目标查询参数集，该目标查询参数集包括至少一个目标查询参数；从电力业务数据库中获取属于该目标电力业务类别且与该至少一个目标查询参数匹配的电力业务数据；向该用户终端反馈该电力业务数据。本申请的方案有利于提高处理业务咨询的及时性，并有利于提高电网企业处理电力客户的业务咨询的效率。
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公开(公告)号：CN119760203A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411308352.3
申请日：2024-09-19
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网天津市电力公司 , 安徽继远软件有限公司
Inventor： 邱镇 , 张尧 , 王康 , 王维佳 , 黄晓光 , 张明 , 张晓东 , 周小希 , 郑略省 , 杜岳凡 , 魏彬 , 李炳森 , 卢大玮 , 刘清 , 王琪媛 , 秦余 , 王晓东
IPC: G06F16/907 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本公开提供了一种基于高效分层信息聚合哈希的跨模态检索方法及相关设备，获取多模态数据集，其中所述多模态数据集中包含图像模态数据及文本模态数据；将所述图像模态数据及文本模态数据输入至分层信息聚合网络，经由所述分层信息聚合网络得到图像模态数据与文本模态数据之间的关联哈希码；将所述图像模态数据、文本模态数据及所述关联哈希码输入至全连接网络，利用所述全连接网络得到目标哈希码，利用所述目标哈希码进行跨模态检索。本申请考虑多模态数据中丰富的语义信息，能够同时考虑不同样本和不同模态之间的互补性，有效解决了多模态数据细粒语义信息、语义关联缺失问题。
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公开(公告)号：CN117910817A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311609819.3
申请日：2023-11-29
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06Q10/0637 , H02J3/00 , G06Q50/06
Abstract: 本申请提供一种配电网状态估计方法、装置、电子设备、介质及程序产品。该方法包括：获取初始量测量，并对初始量测量执行量测变换操作以确定与初始量测量对应的等效量测量；确定等效量测量的权重，将等效量测量变换为节点，并将节点注入目标电流量测；获取历史负荷数据，并将历史负荷数据作为伪量测量；根据电力物理约束条件、目标电流量测以及伪量测量确定配电网状态估计以确定配电网状态信息。本申请利用历史负荷数据作为伪量测量，补充了量测的不足，可以减少对实时量测数据的依赖，提高状态估计的准确性，在处理配电网状态估计问题时，可以在短时间内得出准确的估计结果，实时反映电力系统状态，实现了有限量测信息条件下的全量测精准估计。
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公开(公告)号：CN117854541A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311574422.5
申请日：2023-11-23
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G10L25/51 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/084 , G06F18/15 , G06F18/213 , G01R31/00 , G10L25/27
Abstract: 本公开提供了一种变压器故障检测模型训练方法、故障诊断方法及相关设备，包括：获取变压器的初始声纹信号及初始声纹信号对应的故障类型；利用小波包分析法对初始声纹信号进行预处理，得到输入信号，根据输入信号及故障类型建立输入信号数据集；根据预设的特征提取算法对训练数据集中的第一输入信号进行特征提取，得到第一声纹特征；利用第一声纹特征与第一输入信号对应的第一故障类型对初始检测模型进行训练，得到第一训练结果；根据第一训练结果与故障类型确定损失函数；基于损失函数，采用反向传播算法迭代调整初始检测模型的权重值，直至损失函数收敛，得到故障检测模型。本公开利用得到的故障检测模型实现了对于变压器故障的精准检测。
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