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公开(公告)号：CN118193749A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410285253.1
申请日：2024-03-13
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06F16/36 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N20/10 , G06F18/2411
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的关系自动识别方法及系统，包括以下步骤：步骤S1:收集电力系统知识图谱数据，得到待识别电力系统知识图谱数据集；步骤S2:结合GAT和GCN，构建多层次的图神经网络模型；步骤S3:基于历史电力系统知识图谱数据训练多层次的图神经网络模型，得到关系自动识别模型；步骤S4:结合知识图谱中的实体特征和拓扑结构信息，使用训练好的多层次图神经网络模型对待识别电力系统知识图谱数据集进行关系识别，通过节点表示学习实体之间的关系，预测实体之间的关系类型；步骤S5：对于新加入的实体，采用动态图神经网络进行动态关系识别。本发明能够更深入地学习节点间的隐藏层次关系，有助于捕捉更加复杂的关系模式，提高识别的精度和可靠性。
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公开(公告)号：CN117520984A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311473215.0
申请日：2023-11-07
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/25 , G06F16/36 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N5/022 , G06N5/025
Abstract: 本发明涉及一种基于AI技术的电网异常检测方法，包括以下步骤：步骤S1：建立电网知识图谱；步骤S2:获取电网历史运行数据，并预处理；步骤S3:根据预处理后的电网历史运行数据，进行特征提取，并将这些特征与电网知识图谱进行关联；步骤S4:采用图卷积网络，基于提取的特征进行训练，在训练过程中结合电网知识图谱中的信息，引入相关的知识和规则，得到电网异常检测模型步骤S5:基于电网异常检测模型对实时监测数据进行检测，判断当前电网是属于正常运行还是异常状态；步骤S6:如果检测到异常情况，基于知识图谱获取决策支持，并发送警报通知以及决策支持给相关人员。本发明可以发现和处理潜在的电网故障和异常情况。
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公开(公告)号：CN119831183A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510316277.3
申请日：2025-03-18
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及一种结合数据主人的电力大数据管理优化方法，包括以下步骤：S1:采集电力大数据，并提取上下文特征；S2:根据元数据所有权信息或数据上传者识别初始主人；S3:构建数据主人识别模型，基于提取的上下文特征，实现数据主人的精准识别与动态更新，对初始主人进行修正，得到最终的数据主人；S4:将数据主人识别模型输出的结果自动写入数据治理平台，形成结构化数据权属记录，采用区块链技术记录识别过程；S5:使用规则库检测和异常检测模型，检测数据问题；并将检测到的数据问题生成工单；S6:数据主人收到问题后，对问题数据进行优化修复，并校验数据修复是否合规，如不合规返回反向工单继续处理。本发明实现数据管理的高质量、高效率和高可信。
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公开(公告)号：CN118193525B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202410285268.8
申请日：2024-03-13
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/27 , G06Q50/06 , G06N20/00 , G06F16/2458 , G06F16/26 , G06F16/248 , G06F18/2433 , G06F16/23 , G06F16/242 , H04L69/16
Abstract: 本发明涉及一种企业级海量电力数据搜索引擎动态建模方法，包括以下步骤：步骤S1:基于传感器或仪表来采集电力数据，并将采集到的电力数据集成到网络设备中，并在网络设备上配置sFlow代理，定期生成sFlow数据包；步骤S2:基于TLS/SSL协议将sFlow数据包进行加密传输至数据存储平台；步骤S3:所述数据存储平台使用HBase作为分布式数据库，使用Elasticsearch来构建全文索引；步骤S4:利用机器学习和数据挖掘算法，对电力数据进行动态建模，并采用流式计算和实时数据处理技术，对动态建模结果进行实时更新和优化；步骤S5:通过数据可视化技术，展示动态建模结果和搜索引擎查询结果，以便用户进行数据分析和决策。本发明实现对电力数据的实时采集、处理和分析，保证系统的高性能和可用性。
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公开(公告)号：CN118691266B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411179239.X
申请日：2024-08-27
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种基于数模深度融合的配电站房智能管控方法，包括以下步骤：S1:在配电站房布置多类型传感器，使用物联网网关和边缘计算设备，实时采集传感器数据并传输至数据处理中心；S2:对传感器数据进行预处理；S3:构建配电站房的三维数字模型；S4:基于深度学习模型构建异常检测模型，并基于实时采集的传感器数据检测异常设备；S5:结合站房布局和设备重要性，使用最短路径算法规划巡检机器人的最优路径，并根据设备异常检测结果，自适应调整巡检路径；S6:基于路径规划，结合配电站房的三维数字模型利用SLAM算法实现巡检机器人的自主定位和导航。本发明通过数模深度融合，实现了配电站房智能管控的全流程自动化和智能化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118691266A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411179239.X
申请日：2024-08-27
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种基于数模深度融合的配电站房智能管控方法，包括以下步骤：S1:在配电站房布置多类型传感器，使用物联网网关和边缘计算设备，实时采集传感器数据并传输至数据处理中心；S2:对传感器数据进行预处理；S3:构建配电站房的三维数字模型；S4:基于深度学习模型构建异常检测模型，并基于实时采集的传感器数据检测异常设备；S5:结合站房布局和设备重要性，使用最短路径算法规划巡检机器人的最优路径，并根据设备异常检测结果，自适应调整巡检路径；S6:基于路径规划，结合配电站房的三维数字模型利用SLAM算法实现巡检机器人的自主定位和导航。本发明通过数模深度融合，实现了配电站房智能管控的全流程自动化和智能化。
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公开(公告)号：CN118332183A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410285264.X
申请日：2024-03-13
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/27 , G06Q50/06 , G06F18/25 , G06F16/22 , G06F16/215 , G06F18/2433 , G06F18/2135 , G06F18/2131 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种多模态异构电力数据分布式统一搜索方法及系统，包括以下步骤：步骤S1:获取多模态异构电力数据，并进行预处理，包括历史用电量数据、传感器采集的电力设备状态数据、图像数据；步骤S2:将经过预处理的历史用电量数据、设备状态数据和图像数据进行融合，得到统一的特征表示；步骤S3:将预处理后的多模态电力数据存储在分布式存储系统中，并建立分布式索引，对电力数据进行分布式存储和检索；步骤S4:构建用户偏好模型，引入注意力机制，并计算用户偏好与数据之间的关联程度；步骤S5:获取与用户偏好高度相关的数据呈现给用户。本发明实现基于注意力机制的用户偏好的多模态异构电力数据分布式统一搜索。
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公开(公告)号：CN118193525A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410285268.8
申请日：2024-03-13
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/27 , G06Q50/06 , G06N20/00 , G06F16/2458 , G06F16/26 , G06F16/248 , G06F18/2433 , G06F16/23 , G06F16/242 , H04L69/16
Abstract: 本发明涉及一种企业级海量电力数据搜索引擎动态建模方法，包括以下步骤：步骤S1:基于传感器或仪表来采集电力数据，并将采集到的电力数据集成到网络设备中，并在网络设备上配置sFlow代理，定期生成sFlow数据包；步骤S2:基于TLS/SSL协议将sFlow数据包进行加密传输至数据存储平台；步骤S3:所述数据存储平台使用HBase作为分布式数据库，使用Elasticsearch来构建全文索引；步骤S4:利用机器学习和数据挖掘算法，对电力数据进行动态建模，并采用流式计算和实时数据处理技术，对动态建模结果进行实时更新和优化；步骤S5:通过数据可视化技术，展示动态建模结果和搜索引擎查询结果，以便用户进行数据分析和决策。本发明实现对电力数据的实时采集、处理和分析，保证系统的高性能和可用性。
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公开(公告)号：CN117520321A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311470631.5
申请日：2023-11-07
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/28 , G06F18/10 , G06F18/2411 , G06F18/24 , G06F17/14 , G06N20/10 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于大数据的电力数据处理方法，包括以下步骤：步骤S1：获取电力数据，并进行预处理，包括去除噪声、补全缺失值和平滑处理；步骤S2:将预处理后的电力数据进行小波变换，转换为时域数据；步骤S3：基于支持向量机对时域数据进行分类，得到初始分类结果；步骤S4:基于预设规则，对初始分类结果进行调整，得到二次分类结果；步骤S5:基于各分类数据特性，对二次分类结果进行一致性分析，并根据分析结果调整二次分类结果，得到最终的分类结果；步骤S6:基于最终的分类结果，对数据进行分类存储。本发明有效提高电网系统采集的数据质量，为后续数据分析提供优质的数据源，提高电力系统的安全性、稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN113987031A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111350331.4
申请日：2021-11-15
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/906 , G06F16/16 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电力大数据的数据异常判别方法，包括以下步骤：S100，接收上传的待判断的电力数据，将电力数据先按照类别属性封装在一个个单独的文件夹内存储放置，并连接历史电力数据的存储服务器；S200，首先对每个单独文件夹内的数据进行初步细化处理，得到初步细化处理后的电力数据；S300，将细化处理得到的电力数据，进行多重判断，根据多重判断结果得到电力数据是否为异常数据。该电力大数据的数据异常判别方法，能够准确、快速的将较大量的电力数据进行异常判别，并减少判别失误可能性，提高了判别的精准性，进而能够避免影响到后续的数据处理运算和存储，以及能够降低工作人员对电力数据的人工排查强度，提高整体的工作效率。
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