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公开(公告)号：CN117709461A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311617268.5
申请日：2023-11-29
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06N5/04 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/084 , G06F16/332 , G06F16/35 , G06F40/295 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06Q50/06
摘要： 本发明属于电网故障处置技术领域，公开了一种电网故障处置辅助决策的生成方法、系统、设备及介质；其中，所述生成方法包括：获取电力调度故障处置信息以及查询问题；基于获取的电力调度故障处置信息以及查询问题，利用完成人类反馈对齐的电力大语言模型进行查询，输出电网故障处置辅助决策提示文本；其中，完成人类反馈对齐的电力大语言模型是以基于Transformer架构的预训练电力大语言模型为基础，并完成人类反馈对齐训练后获得的。本发明基于Transformer架构及人类反馈对齐调整，可实现电网故障处置辅助决策提示文本生成，具有适用范围和准确度较好，以及容易被电力领域业务人员理解的优点。
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公开(公告)号：CN116700760A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310789600.X
申请日：2023-06-29
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明属于电力自动化技术领域，公开一种云边端协同模型的更新方法、装置、电子设备及存储介质；所述方法包括：获取原始场景测试集；使用部署在云边端协同系统中的图像识别模型对原始场景测试集进行推理，获得原始推理结果；检测t时刻图像识别模型，获得图像识别模型的模型评分MS；基于原始推理结果获取t时刻图像识别模型的人类反馈分数HFS；基于MS和HFS计算综合评分；比较综合评分与阈值，根据比较结果对图像识别模型进行更新。本发明设定监测周期，能够定期掌握模型的性能；并在模型性能下降时，及时的发现并进行训练更新，及时更正模型漂移和偏见的问题。
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公开(公告)号：CN116523042A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310430045.1
申请日：2023-04-20
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明属于电网调度技术领域，提供一种电网调度实体关系联合抽取方法及系统，包括对电网故障处置多源异构数据进行收集与处理，形成电网调度文本数据；对电网调度文本数据中的实体、关系进行训练语料标注，得到训练数据；将训练数据输入知识融入语言模型‑循环神经网络‑序列标示联合训练模型中进行模型训练，得到电网调度实体关系联合抽取模型。本发明实现电网故障处理实体、关系联合抽取，支撑电网调度知识图谱构建，促进电网故障处理从传统人工到机器智能辅助的跃升，实现电网调度领域知识的积累、固化与传承，提升电网故障处理水平，开拓人工智能技术在电网调度应用的新领域。
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公开(公告)号：CN116227584A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310292234.7
申请日：2023-03-23
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06N3/096 , G06N3/045 , G06F16/332 , G06F16/35 , G06F40/295 , G06Q10/20 , G06Q50/06
摘要： 一种面向电力行业的预训练语言模型建立方法、系统及介质，方法包括：对预先建立的预训练语言模型使用电力行业文本词典进行全词遮蔽训练，得到源模型；对源模型进行模型微调，通过知识迁移获得符合各应用任务的目标模型。本发明通过对预先建立的预训练语言模型使用电力行业文本词典进行全词遮蔽训练，得到源模型，并将源模型在具体场景任务中进行微调训练，可以实现在各种下游子任务场景中的应用，相比于通用中文BERT模型，本发明对预训练语言模型使用电力行业文本词典进行全词遮蔽训练得到的源模型，在不同任务场景中的召回率和精准度上均有较大提升，在电力自然语言处理基础能力和电网业务应用场景整体上表现出优越的迁移性能。
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公开(公告)号：CN115940253A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211431313.3
申请日：2022-11-14
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种故障后电网运行稳定判别方法、装置、设备及介质，本方法将目标电网出现运行故障时的运行状态输入预设的电力系统暂态稳定评估模型中，电力系统暂态稳定评估模型输出发生故障及故障切除后发电机的动态变化曲线；判断发生故障及故障切除后发电机的动态变化曲线轨迹是否发散；如果动态变化曲线轨迹不发散，则表明目标电网即使发生故障，也能够保持稳定运行；否则，目标电网发生故障会导致运行失去稳定。本方法直接输出故障后发电机的动态行为，使用人员根据变化的功角曲线，可直观地理解故障发生过程与模型评估结果，因此模型输出结果天然地具有良好的可解释性。
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公开(公告)号：CN115129607A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210849025.3
申请日：2022-07-19
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明的目的在于提供一种电网安全分析机器学习模型测试方法、装置、设备及介质，方法包括：获取电网运行的故障样本集，故障样本集包括作为电网安全分析机器学习模型输入的原始样本；对原始样本施加扰动，生成第一对抗样本；以第一对抗样本与原始原本的差距最小为目标，以电网安全分析机器学习模型输出错误分类结果为约束条件，对第一对抗样本进行迭代寻优，得到最终攻击样本；将最终攻击样本输入电网安全分析机器学习模型中，获得第一分类结果；将第一分类结果与正确结果比较，得到测试结果。通过自动生成对抗攻击样本输入至模型，测试模型决策的鲁棒性和安全性，量化评估对抗样本攻击效果，发现模型决策风险，提升了模型应用安全性。
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公开(公告)号：CN112149860A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201910576383.X
申请日：2019-06-28
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种自动异常检测方法和系统，包括：基于待测指标的历史序列，对待测指标下一检测步长的值进行预测，得到待测指标的预测值；当达到下一检测步长时，获取检测的实际值，对待测指标的预测值和实际值进行比较，当待测指标的预测值和实际值的偏差超过正常范围时，则判断待测指标异常，否则指标正常。该方法和系统支持全指标的异常检测分析，无需依赖人的经验知识指定指标；其次，无需为每个指标设置固定阈值，通过历史规律进行预测来感知当前是否出现异常，比较灵活；当指标规律发生变化时，可以自适应指标规律变化，预测正常范围会随之产生变化，客观反应指标的真实运行状况。
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公开(公告)号：CN112101592A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010937208.1
申请日：2020-09-08
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网湖北省电力有限公司
IPC分类号： G06Q10/00 , G06Q50/06 , G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/289
摘要： 本发明属于人工智能领域，公开了一种电力二次设备缺陷诊断方法、系统、设备及存储介质，包括获取电力二次设备的缺陷描述语料；基于预设的实体抽取模型，从缺陷描述语料中抽取用于描述缺陷的实体信息；基于实体信息，遍历预设的缺陷库得到实体信息对应的诊断信息；所述缺陷库包括若干实体信息及若干实体信息分别对应的诊断信息。基于实体抽取模型从缺陷描述语料抽取实体信息，遍历缺陷库得到诊断信息，有效挖掘缺陷描述语料潜在知识与价值，进而提升了电力二次设备缺陷诊断及处置的效率，将过去单独依靠人员分析诊断的工作方式转变为智能手段，促进电力二次设备缺陷诊断及处置尽快从经验型向智能型转变，提升分析决策的智能化水平。
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公开(公告)号：CN111813647A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201910287032.7
申请日：2019-04-10
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G06F11/36
摘要： 本发明提供的一种主设备数据分析功能验证方法及系统，包括获取智能运检平台相关组件设计和功能说明书；基于所述智能运检平台相关组件设计和功能说明书，结合面向对象测试思想将所述智能运检平台应用软件开发周期划分测试阶段；在每个测试阶段中采用常规软件测试与面向对象测试相相结合的方式进行测试；其中所述常规软件测试包括面向过程的测试。本发明技术方案能满足电网智能运检平台需要既具有通用性又具有灵活配置的测试要求，同时基于面向对象的测试和常规测试相结合的技术手段能够及时发现电网智能运检平台的功能缺陷。
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公开(公告)号：CN111783464A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010625052.3
申请日：2020-07-01
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F40/295 , G06F40/211 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种面向电力的领域实体识别方法及系统，其通过构建电力领域实体识别算法能够实现对电力领域文本中电力领域实体进行识别，该方法采用BIE进行训练数据标注，利用双向长短时记忆网络和条件随机场进行电力领域实体识别算法模型构建，通过F值等进行算法模型评价，评价满足业务需求即可用于电力实体识别。采用双向长短时记忆网络和条件随机场进行领域实体识别模型的构建，综合了双向长短时记忆网络的序列建模能力，可以捕获较远的上下文信息，具备神经网络拟合非线性的能力，同时采用条件随机场优化整个序列，有效地解决了传统的循环神经网络存在梯度消失或梯度爆炸问题，为构建电力领域的知识图谱的构建提供了重要基础。
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