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公开(公告)号：CN120069835A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202411281218.9
申请日：2024-09-13
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06Q10/20 , G06Q50/40 , G06N5/022 , G06N5/04 , G06F16/31 , G06F16/36 , G06F16/901 , G06F16/353 , G06F16/3329
Abstract: 本发明提供了一种基于知识图谱的船舶动力系统设备故障智能辅助决策系统及方法，属于设备运维和工业智能技术领域。该方该在运维知识图谱的基础上，设计了智能推理、智能决策与智能问答模块，提高设备故障与检修策略匹配的准确性。步骤如下：基于船舶动力系统设备的检修规程、历史维修记录与专家经验，构建专家知识文本。对运维文本数据进行数据预处理，生成船舶动力系统设备运维方面的标注文本数据集。在此基础上，利用CaseRel训练初始模型，对运维文本进行实体识别和关系抽取，构建头实体‑关系‑尾实体三元组，生成船舶动力系统设备运维知识图谱。基于运维知识图谱，自定义推理规则并设计智能问答模块，将智能辅助决策建议展示在系统前端，完成船舶动力系统设备故障智能辅助决策系统开发。
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公开(公告)号：CN118393399B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410506545.3
申请日：2024-04-25
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及电力设备预警领域，尤其涉及一种火电机组设备故障智能预警方法，包括：获取火电机组电力输出特征参数和设备特征参数并分别进行存储；响应于所述输出电压的波动并基于所述设备特征参数构建机组运行评价值；基于所述机组运行评价值初步判定机组的运行是否符合预设标准；基于预设时长内波动事件频次和级别占比判定机组是否存在故障并发出对应的预警。本发明提高了火电机组设备故障智能预警的准确性。
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公开(公告)号：CN118551833A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410432659.8
申请日：2024-04-10
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/09 , G06N3/088 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种基于对比示例学习框架的发电机组典型设备运维知识智能提取方法，属于设备运维和人工智能技术领域。该方法用于提高实体与关系匹配的准确性，有效提升实体和关系抽取速率。步骤如下：结合发电机组典型设备大规模运维文本，在此基础上采用数据增强策略，生成对比学习所需的不同特性文本，主要包括正样本和负样本两方面。采用PRGC中的Bert编码器，从生成的正样本和负样本中提取文本特征向量。在此基础上，结合PRGC框架(Potential Relation and Global Correspondence Based Joint Relational Triple Extraction)与对比学习，将运维文本的特征映射至对比损失空间，构建发电机组典型设备运维知识提取模型。基于CL‑PRGC模型，设置对比损失函数与三重提取损失函数，结合远程监督学习和无监督学习的手段来训练模型，采用正样本训练发电机组典型设备运维知识提取模型，使其学习正样本中蕴含的特征向量，并将负样本数据分离至潜在空间。最后，利用该模型对发电机组典型设备运维知识进行实体‑关系联合抽取，得到运维知识中包含的实体对与相对应的关系。
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公开(公告)号：CN118445422A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410432915.3
申请日：2024-04-10
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F16/36 , G06F18/214 , G06N3/0895 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种基于半监督实体关系联合抽取的发电机组设备运维知识图谱构建方法，属于设备运维和工业智能技术领域。该方法用于提高设备故障与检修策略匹配的准确性，有效提升构建关联的速率，加快知识图谱的构建速度。步骤如下：根据发电机组运维设备和领域，构建本体模型。基于运维文本数据，利用标注平台对文本数据进行标注，生成发电机组设备运维方面的标注文本数据集。在此基础上，利用PRGC框架训练初始模型，结合无标注运维文本，生成相应实体和关系伪标签，将该数据集输入至模型，融合半监督损失函数调度机制，训练得到发电机组运维实体关系抽取模型。最后，根据本体模型和实体关系联合抽取模型，生成发电机组设备运维知识图谱。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118393399A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410506545.3
申请日：2024-04-25
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及电力设备预警领域，尤其涉及一种火电机组设备故障智能预警方法，包括：获取火电机组电力输出特征参数和设备特征参数并分别进行存储；响应于所述输出电压的波动并基于所述设备特征参数构建机组运行评价值；基于所述机组运行评价值初步判定机组的运行是否符合预设标准；基于预设时长内波动事件频次和级别占比判定机组是否存在故障并发出对应的预警。本发明提高了火电机组设备故障智能预警的准确性。
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公开(公告)号：CN119202602A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411281269.1
申请日：2024-09-13
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F40/295 , G06F16/901 , G06F16/36 , G06F16/34 , G06N5/022 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N7/01 , G06N5/04
Abstract: 本发明提供了一种基于知识图谱与卷积神经网络的船舶动力系统设备故障诊断方法，其包括以下步骤：(1)对船舶动力系统设备上的传感器和监测设备所获取的大量数据进行预处理；(2)针对处理后的数据进行知识图谱实体和关系的抽取，同时训练关系预测模型，得到知识图谱的三元组元素，构建知识图谱；(3)对构建好的知识图谱进行训练，将数据特征转换为实体向量作为卷积神经网络的输入进行训练，得到船舶动力系统的故障诊断和故障预测模型；(4)给出用户端查询指令，利用训练好的模型进行实时数据预测，调整模型参数，使模型能更好适用于实际场景。
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公开(公告)号：CN116933012A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202311013715.6
申请日：2023-08-14
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及火电机组典型设备故障智能预警技术领域，尤其涉及一种基于TiDE模型的火电机组典型设备故障智能预警方法，包括：步骤S1，获取火电机组典型设备的运行状态特征参数；步骤S2，对所述若干种类输入变量进行数据清洗以输出数据集X，根据所述数据集X构造特征向量Tn；步骤S3，根据所述特征向量Tn对时间序列密集编码器神经网络的数据集D进行确定，并对所述数据集D进行时间序列交叉验证处理以生成对应测试集和训练集；步骤S4，使用所述时间序列密集编码器生成火电机组典型设备故障预警模型；步骤S5，根据所述火电机组典型设备故障预警模型对设备的故障状态进行判定；本发明实现了火电机组运行灵活性和安全性的提高。
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公开(公告)号：CN109241060B
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN201811023936.0
申请日：2018-09-04
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 , 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种换流站远传信号的分层分级方法，获取大型换流站所有远传信号数据，确定与设备运行状态最相关的信号；根据关联分析方法确定与换流站设备运行状态密切相关的一级信号；根据相关系数矩阵方法确定与一级信号相关性较强的二级信号；将剩余信号确定为三级信号；输出换流站远传信号的分层分级结果。采用结合关联分析和相关系数分析的方式，达到了对换流站远传信号进行分层分级的目的，从而实现了信号的高效采集和分析的技术效果。本发明还公开了一种于上述方法对应的装置，将方法与装置结合，即可解决换流站在处理和分析接收到的信号时，由于信号众多且没有进行精确分类，而造成的信号存储混乱、占用空间过大、分析时间冗长的技术问题。
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公开(公告)号：CN109241060A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811023936.0
申请日：2018-09-04
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 , 华北电力大学
CPC classification number: G06K9/00536 , H02J13/00
Abstract: 本发明公开了一种换流站远传信号的分层分级方法，获取大型换流站所有远传信号数据，确定与设备运行状态最相关的信号；根据关联分析方法确定与换流站设备运行状态密切相关的一级信号；根据相关系数矩阵方法确定与一级信号相关性较强的二级信号；将剩余信号确定为三级信号；输出换流站远传信号的分层分级结果。采用结合关联分析和相关系数分析的方式，达到了对换流站远传信号进行分层分级的目的，从而实现了信号的高效采集和分析的技术效果。本发明还公开了一种于上述方法对应的装置，将方法与装置结合，即可解决换流站在处理和分析接收到的信号时，由于信号众多且没有进行精确分类，而造成的信号存储混乱、占用空间过大、分析时间冗长的技术问题。
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