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公开(公告)号:CN114819532A
公开(公告)日:2022-07-29
申请号:CN202210347685.1
申请日:2022-04-01
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于冷启动的电网调度行为理解方法、系统和存储介质,该方法包括以下步骤:确定编写每个类别的电网调度意图的正则表达式;将正则表达式转换为电网调度意图识别的有限状态自动机;将电网调度意图识别的有限状态自动机转换为电网调度意图的识别加权有限状态自动机,构建有限状态自动机循环神经网络;使用电网调度意图识别语料库数据对有限状态自动机循环神经网络进行训练;采用训练后的有限状态自动机循环神经网络识别输入的电网调度文本的电网调度意图。本发明可有效识别各数量级样本的电网调度意图文本,提升了电网调度意图识别整体性能。
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公开(公告)号:CN119539080A
公开(公告)日:2025-02-28
申请号:CN202411604675.7
申请日:2024-11-12
Applicant: 国家电网有限公司华中分部 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC: G06N5/04 , G06N5/022 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/0455 , G06F40/279
Abstract: 本发明涉及一种电网多重严重故障智能分析方法与系统、存储介质,包括基于电网历史运行过程中多维度数据和多重神经网络融合模型,形成多重严重故障演化特征自动识别模型;提取历史断面中实体的状态和属性,从中筛查发生故障时刻的实体信息并整合,建立多重严重故障推理模型;基于预训练语言模型,神经网络建立多重严重故障智能分析模型;接收电网运行故障时刻的故障特征文本,融合多重严重故障推理模型中的实体信息,输出此故障时刻的概率故障事件,多重严重故障推理模型依据概率故障事件分析演化特征,预测下一次故障信息。本发明能够智能化地分析和自动识别电网运行过程中每个阶段的演化特征,并且对演化特征对电网影响的分析具有重要意义。
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公开(公告)号:CN119940687A
公开(公告)日:2025-05-06
申请号:CN202411730446.X
申请日:2024-11-29
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 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: G06Q10/063 , H02J13/00 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/092 , G06N5/022 , G06N5/04 , G06F16/353 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种图模互补驱动的电网故障智能辅助分析方法与系统,分析步骤包括:采集电网调度控制系统中故障事件相关多源业务数据,对所述数据进行非结构化信息建模,构建电网故障事理知识图谱;基于故障事件的相关多源业务数据,进行监控系统元件级故障诊断,结合电网故障事理知识图谱,进行告警关联分析,得到故障事件的联锁故障事件信息和联锁告警事件信息;基于故障事件的联锁故障事件信息和联锁告警事件信息,通过预训练语言模型和图神经网络模型辅助故障事理知识图谱进行知识推理,得到故障处置的全流程信息,生成电网故障处置导航图;融合大型语言模型与电网故障事理知识图谱,进行电网故障处置决策推理,生成电网故障处置方案。
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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
Applicant: 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: G06V30/412 , G06V30/18 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06Q50/06
Abstract: 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。
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公开(公告)号:CN118211647A
公开(公告)日:2024-06-18
申请号:CN202410373396.8
申请日:2024-03-29
Applicant: 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: G06N5/022 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F40/242 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种电网调控知识图谱构建系统,包括:多模态数据获取模块,用于获取电力系统的文本数据、图像数据、视频数据和音频数据;多模态数据特征向量提取模块,用于提取多个文本特征向量、图片特征向量和音频特征向量;多模态数据特征向量融合模块,用于将多个文本特征向量、图片特征向量和音频特征向量输入向量融合模型得到多个融合向量;多模态数据实体预测模块,用于将各个融合向量输入CRF模型得到最终预测实体;多模态知识图谱构建模块,用于最终预测实体存入多模态知识图谱的预设实体中,形成多模态知识图谱。本发明生成的知识图谱用于有效地促进智能运维的发展。
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公开(公告)号:CN116257796A
公开(公告)日:2023-06-13
申请号:CN202211713953.3
申请日:2022-12-29
Applicant: 国网冀北电力有限公司承德供电公司 , 国家电网有限公司 , 承德天汇电力设计有限责任公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC: G06F18/2411 , G06F18/214 , G06N3/006 , G01R31/62
Abstract: 本发明涉及一种电力变压器故障诊断方法与系统、存储介质。包括以下步骤:通过油中色谱分析获取的电力变压器的油中各气体的含量,得到原始数据;将原始数据进行预处理,构造特征向量,并划份为训练样本集及测试样本集;基于训练样本集构建支持向量机;通过改进细菌觅食算法对支持向量机进行优化,得到支持向量机故障诊断模型;将测试样本集T2输入至支持向量机故障诊断模型进行故障诊断。本发明将数据分析诊断技术与智能算法结合,通过油中色谱分析获取数据构建支持向量机,经过改进细菌觅食算法寻找支持向量机全局最优参数,提高诊断的准确性。
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公开(公告)号:CN119443620A
公开(公告)日:2025-02-14
申请号:CN202411497404.6
申请日:2024-10-25
Applicant: 国网上海市电力公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电网故障处置全景智能导航系统,它包括故障处置导航事理机制模型构建模块将获取的电网故障处置数据进行文本预处理,然后进行编码,识别故障处置实体、关系及事件,并融合对齐实时信息建立故障处置导航事理机制模型;故障处置全景信息推理模块根据实时信息抽取得到故障处置实体信息,输送到故障处置导航事理机制模型生成故障处置低维向量,通过分析电网故障事件,结合电网运行方式和电网潮流信息,推理出最佳故障处置措施;故障处置全景智能导航模块推理得到故障处置信息、风险信息、风险控制策略、复电决策关键因素,结合现场站内及巡线情况,生成复电结果。本发明提高了电网故障处置的准确性和效率。
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公开(公告)号:CN119443496A
公开(公告)日:2025-02-14
申请号:CN202411497405.0
申请日:2024-10-25
Applicant: 国网上海市电力公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于Graphormer网络的电网运行状态全景超实时计算方法,根据电网状态历史断面数据,并将电网状态历史断面数据转化为图的形式,输出电网运行状态全景图、节点特征矩阵和边特征矩阵;并对节点数据进行归一化处理;使用归一化处理后的数据对Graphormer网络进行训练,并计算Graphormer网络训练损失,优化网络参数,得到训练好Graphormer模型,实现电网运行状态全景超实时计算。本发明能对电网运行状态进行全景超实时计算,实现了对电网内可疑数据、异常跳变、指标变化等情况的准确辨识,保障了电网安全、可靠运行。借助该方法所计算得到的电网运行状态,为电网的经济调度提供指导。
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公开(公告)号:CN117436351A
公开(公告)日:2024-01-23
申请号:CN202311752694.X
申请日:2023-12-19
Applicant: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
Inventor: 张越 , 皮俊波 , 项中明 , 单连飞 , 吴华华 , 齐世雄 , 孙文多 , 谷炜 , 安卓阳 , 姜涛 , 郑翔 , 马翔 , 余建明 , 沈曦 , 沃建栋 , 黄启航 , 楼贤嗣 , 刘艳 , 乔咏田 , 刘栋 , 方璇 , 康福权
IPC: G06F30/27 , G01R31/00 , G01R31/08 , G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/2415 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F16/36 , G06Q50/06 , G06F111/08 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了复杂气象下基于知识图谱的电网设备故障预测方法及系统,通过Transformer和知识图谱技术作为预测的基本手段,并在训练过程中,同步训练Transformer预测模型和基于知识图谱预测模型的BP神经网络分类器,借助知识图谱的独特数据结构,找出相关联的节点和节点关系,进一步找到相关的历史案例数据,再进行调整以优化样本质量,进而使得预测准确率可以进一步提高。本发明综合运用Transformer模型和知识图谱作为概率预测的工具,数据和知识融合驱动的模式不仅会从所有历史数据记录中受益,也能充分利用知识进行故障预测,能够有效快速地预测出特定气象条件下电力系统设备事故的发生概率,极大提升了故障数据利用的灵活性,提高预测的准确性、可靠性、稳定性。
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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
Applicant: 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: G06F16/36 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 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。
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