-
公开(公告)号:CN118504988A
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202410926120.8
申请日:2024-07-11
IPC分类号: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N5/022 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/082
摘要: 本发明公开了基于分布式多模态知识图谱的新设备启动风险识别方法及系统,所述方法包括:采用知识本体与实体结合的架构构建分布式多模态知识图谱;对分布式多模态知识图谱进行跨模态事件细粒度对齐;采用跨模态事件细粒度对齐后的分布式多模态知识图谱获取特征三元组并转化为特征向量;基于深度学习算法构建风险识别模型并完成风险识别。本发明能够为调度人员提供及时、准确的风险信息,有助于降低风险发生概率,提高电力调度的安全性和稳定性。
-
公开(公告)号:CN118035463A
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202410088307.5
申请日:2024-01-22
摘要: 一种电网调度多模态知识图谱构建方法及系统,包括:采集电网调度领域多元异构数据,根据多模态数据类型特点进行数据预处理;基于预处理后的电网调度多模态数据进行多模态数据标记并构建知识样本库;对多模态数据标记后得到的知识样本库数据进行统一特征融合,并采用深度学习模型抽取电网调度多模态实体知识;基于电网调度多模态实体知识的抽取结果,建立多模态调控实体间关系,将多模态调控知识融合与链接,形成电网调度多模态知识图谱。本发明建立电网调度多模态知识图谱,实现跨系统、跨业务的多模态知识的共建共享,提升电网调度多模态知识重构与知识融合水平,并为调控业务提供多模态数据支撑。
-
公开(公告)号:CN118504988B
公开(公告)日:2024-10-29
申请号:CN202410926120.8
申请日:2024-07-11
IPC分类号: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N5/022 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/082
摘要: 本发明公开了基于分布式多模态知识图谱的新设备启动风险识别方法及系统,所述方法包括:采用知识本体与实体结合的架构构建分布式多模态知识图谱;对分布式多模态知识图谱进行跨模态事件细粒度对齐;采用跨模态事件细粒度对齐后的分布式多模态知识图谱获取特征三元组并转化为特征向量;基于深度学习算法构建风险识别模型并完成风险识别。本发明能够为调度人员提供及时、准确的风险信息,有助于降低风险发生概率,提高电力调度的安全性和稳定性。
-
公开(公告)号:CN113033837A
公开(公告)日:2021-06-25
申请号:CN202110245717.2
申请日:2021-03-05
申请人: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明提供了一种输电线路暂态波形的人工智能故障辨识系统及方法,该系统包括信号预处理模块、人工标注模块、波形识别模块、训练与调优模块和性能测试与优化模块,基于该系统实现故障辨识的方法主要包括以下步骤:针对原始波形信号进行故障类型人工标注生成数据标签,建立输电线路暂态波形故障样本库;基于滑动窗口方法完成输电线路暂态波形信号预处理,获得对应的序列图像数据;搭建深度学习模型,实现输电线路暂态波形识别;对深度学习模型进行参数训练与调优;对深度学习模型进行性能测试,并完成针对性优化以提升性能。经过测试,该方法可以快速实现输电线路暂态波形辨识,识别准确率达到92.67%,能够代替人类专家开展此方面工作。
-
公开(公告)号:CN117332027A
公开(公告)日:2024-01-02
申请号:CN202311215418.X
申请日:2023-09-20
IPC分类号: G06F16/29 , G06F16/2457 , G06F16/27 , G06F16/215 , G06F9/52 , G06F9/50
摘要: 本发明属于雷电监测技术领域,特别涉及一种雷电定位的方法及系统,通过按照本申请流程进行分任务、分组及未参与计算数据的再循环步骤使得雷电定位计算的串行模式转化为并行模式,压缩了计算时间的同时使得雷电探测原始数据的利用率更高,避免了关键数据的遗漏;其中带筛选的分组流程极大减少了单次计算结果中涉及的组数,从而消除了设备执行计算流程中的遇到的堵点,排除了冗余数据对计算的干扰,可大幅提高雷电定位系统的探测效率。适合在雷电定位项目中推广。
-
公开(公告)号:CN116150652A
公开(公告)日:2023-05-23
申请号:CN202211673315.3
申请日:2022-12-26
申请人: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 华中科技大学 , 国网安徽省电力有限公司
IPC分类号: G06F18/24 , G06F18/214
摘要: 本发明公开了一种雷电辐射波形分类系统及方法,通过波形分割方法获得雷电辐射波形片段样本,并将所述雷电辐射波形片段样本与放电事件的对应关系样本作为训练数据集;建立卷积神经网络模型,基于所述训练数据集进行卷积神经网络模型的参数调优与训练,获取训练完成的分类模型;分窗计算所述雷电辐射波形片段的雷电能量谱,获得待分类波形集合;将所述待分类数据集输入所述训练完成的分类模型进行分类,获取分类结果。本发明解决了雷电波形分类中泛用性弱,效率低的问题,实现雷电辐射波形的准确高效分类,具备模型鲁棒性强,分类过程透明可靠的优势。
-
公开(公告)号:CN116521890A
公开(公告)日:2023-08-01
申请号:CN202310404098.6
申请日:2023-04-17
申请人: 国网北京市电力公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC分类号: G06F16/36 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了电网故障处理认知知识图谱生成系统和方法及介质,本发明采用基于注意力机制结合协同因子分解机对不同影响因子分配与之相匹配的权重,其中使用两种不同形式的注意力子结构协同建模影响因子组合过程,然后将组合得到的特征结合电网调控历史记录生成的知识图谱对知识图谱中的节点和关系边进行图表示学习,实现对知识图谱中实体和关系表示的优化,进而生成更精确的电网故障处理认知知识图谱,尤其是涉及受多因子影响的电网调控任务,可以实现对多影响因子的多层次交互进而完成特征自适应组合,使得生成的电网故障处理认知知识图谱更加合理、准确和鲁棒,同时为下游的决策任务提供更为有利的搜索环境。
-
公开(公告)号:CN115883141A
公开(公告)日:2023-03-31
申请号:CN202211413340.8
申请日:2022-11-11
申请人: 国网冀北电力有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC分类号: H04L9/40 , H04L67/02 , H04L67/06 , H04L67/565 , H04L67/568 , H04L67/2866 , H04L69/22
摘要: 本发明公开了一种基于调控云内外网数据交互系统和方法,包括设置在内网站点内的数据交互主机和云主机,以及设置在外网和内网之间的纵向网关机;数据交互主机和云主机通过内网连接;数据交互主机部署数据交互平台,根据待交互的数据类型以及交互的源端和目的端,确定通过内网进行数据交互,或者利用纵向网关机在内网和外网之间实现映射完成数据交互,或者利用纵向网关机通过外网进行数据交互;云主机部署调控云平台,配置各站点数据交互主机中指定的存储目录,配置各数据交互主机执行的数据交互任务,还用于监控系统内各站点数据交互主机的状态。本发明确保了数据交互过程中的安全性,保证了网络的安全。
-
公开(公告)号:CN114997168A
公开(公告)日:2022-09-02
申请号:CN202210592588.9
申请日:2022-05-27
申请人: 国家电网公司华中分部 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC分类号: G06F40/295 , G06F16/36 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要: 本发明提供了一种基于神经化正则表达式的电网故障处置预案解析方法,包括以下步骤:编写每个电网故障处置预案文本实体成分识别的正则表达式;将所述正则表达式转换为电网故障处置预案成分识别的有限状态自动机,使正则表达式的规则文本表示转变为矩阵形式表示;将所述有限状态自动机转换为具有独立表示能力的有限状态自动机,并通过矩阵秩分解和加入词向量表示,构建有限状态自动机双向循环神经网络;使用电网故障处置预案语料库数据对有限状态自动机双向循环神经网络进行训练;采用训练后的有限状态自动机双向循环神经网络识别并提取输入的电网故障处置预案文本的实体成分。本发明有效提升电网故障处置预案解析效率。
-
公开(公告)号:CN118537876A
公开(公告)日:2024-08-23
申请号:CN202410527286.2
申请日:2024-04-29
申请人: 国家电网有限公司华中分部 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC分类号: G06V30/412 , G06V30/18 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06Q50/06
摘要: 本发明公开了一种基于电网信息的表格提取系统和方法。包括:从预处理后的含表格的图片中划分出训练集;将训练集对表格信息提取模型进行训练,得到训练后的表格信息提取模型,其中,表格信息提取模型包括编码器、解码器、掩膜修复模块、单元格获取模块和单元格文字识别模块;解码器包含行提取解码器和列提取解码器,掩膜修复模块采用形态学操作和边缘检测相结合的修复方法对解码器的特征输出进行修复;单元格获取模块将经过掩膜修复模块后的修复特征进行交集处理,得到单元格;将待提取信息的表格图片输入训练后的表格信息提取模型中,得到表格信息的提取结果。本发明可以有效解决表格不一致的问题,同时提高表格处理准确度和效率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-