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公开(公告)号：CN116700925A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310694423.7
申请日：2023-06-12
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号： G06F9/48
摘要： 本发明提出了一种基于RPA的数字员工群体协作方法，包括：进行任务编排，对任务编排结果提取特征数据，赋予任务不同的优先级，按照优先级的顺序生成进程队列；将运行正常的机器人划入数字员工资源池；按照进程调度算法为进程队列调度机器人，将进程队列中的任务分配给机器人执行；当监测到失败任务时，生成重试任务，根据重试任务的重试参数调整优先级；根据优先级调整前后的变化计算重试影响指标，判断是否生成一个新的重试队列，将重试队列中的重试任务分配给未在执行进程队列中的任务的机器人，与进程队列同时执行。本发明避免重试任务过多占用其他任务的数字员工资源的问题，提高了任务执行异常情况下的任务自动化执行效率。
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公开(公告)号：CN113988489B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111610861.8
申请日：2021-12-27
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F113/06
摘要： 本发明提供一种电碳因子的预测评估方法、装置及可读存储介质，包括：基于发电设备对应的设备标签对发电数据进行归类得到清洁能源数据集合和非清洁能源数据集合；得到清洁能源数据集合中每个发电数据的第一碳转换信息，对每个发电数据的第一碳转换信息进行处理得到清洁能源数据集合对应的第一碳排放数据；对第二碳转换信息、非清洁能源数据集合中的发电数据进行处理得到非清洁能源集合对应的第二碳排放数据；基于第一碳排放数据、第二碳排放数据、碳中和数据以及发电数据得到电碳因子的第一预测评估值。本发明提供的技术方案，能够充分考虑每个电网区域内不同发电设备的不同发电方式、不同碳中和行为，得到该电网区域内更加准确、客观的电碳因子。
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公开(公告)号：CN114969382B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210848876.6
申请日：2022-07-19
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 浙江大学
IPC分类号： G06F16/36 , G06F40/295 , G06Q50/06 , G06Q50/20
摘要： 本发明公开了一种基于事理图谱事件链推理的实体生成方法，包括：获取事理图谱中与初始事件节点直接连接的所有第一事理连接节点；将第一事理连接节点作为第一事件推理节点，根据第一事件推理节点、相对应的事件逻辑生成第一事件链；根据第一事件推理节点确定相连接的第一实体推理节点，根据第二事件推理节点确定相连接的第二实体推理节点；根据主体信息确定与实体推理集合中第一实体推理节点对应的第一实体部门，以及与第二实体推理节点对应的第二实体部门，将相应的事件标签、第一时序信息发送至相应的第一实体部门，并将相应的事件标签、第二时序信息发送至相应的第二实体部门。
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公开(公告)号：CN113988489A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111610861.8
申请日：2021-12-27
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F113/06
摘要： 本发明提供一种电碳因子的预测评估方法、装置及可读存储介质，包括：基于发电设备对应的设备标签对发电数据进行归类得到清洁能源数据集合和非清洁能源数据集合；得到清洁能源数据集合中每个发电数据的第一碳转换信息，对每个发电数据的第一碳转换信息进行处理得到清洁能源数据集合对应的第一碳排放数据；对第二碳转换信息、非清洁能源数据集合中的发电数据进行处理得到非清洁能源集合对应的第二碳排放数据；基于第一碳排放数据、第二碳排放数据、碳中和数据以及发电数据得到电碳因子的第一预测评估值。本发明提供的技术方案，能够充分考虑每个电网区域内不同发电设备的不同发电方式、不同碳中和行为，得到该电网区域内更加准确、客观的电碳因子。
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公开(公告)号：CN114648025B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210538883.6
申请日：2022-05-18
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G06F40/289 , G06F40/216 , G06F40/194 , G06F40/30 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种基于电力领域多维度演化图的电网数据处理方法及系统，包括：根据所有事件节点的属性信息、预配置的连接路径构建多维度演化图，生成相对应的事件标签；获取当前时刻的应急突发事件的突发事件信息，确定多维度演化图中相应的第一事件节点，根据第一事件节点选中与多维度演化图中相对应的至少一个第二事件节点；生成相对应的演化验证路径；实时获取应急突发事件后的所有后续操作事件，将每一个后续操作事件与演化验证路径进行验证处理；若判断后续操作事件不符合相对应的演化验证路径，则根据所述后续操作事件、多维度演化图生成相对应的第一数据处理信息进行显示。
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公开(公告)号：CN112104660A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010986839.2
申请日：2020-09-18
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江华云信息科技有限公司
摘要： 本申请公开了一种数据传输方法、相关设备及可读存储介质。基于上述方案，发送方可以发送包括头字节字段、请求序号字段、操作码字段、对象标识字段、消息体长度字段、消息体字段和校验码字段的二进制格式数据报文，接收方可以对二进制格式数据报文进行解析。由于二进制格式数据报文相对于JSON，XML等格式，占用的传输资源较小，而边缘网关和云平台可以互为发送方和接收方，因此，边缘网关和云平台之间传输的数据为二进制格式数据报文时，能够提升边缘网关和云平台之间的数据传输的效率和可靠性。
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公开(公告)号：CN118298815A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410468800.X
申请日：2024-04-18
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
摘要： 本申请提供了一种声学模型的训练方法及装置，该方法包括：基于Dropout算法对深度神经网络进行预训练，得到初始的深度神经网络；将语音帧训练样本输入至预先训练好的GMM‑HMM声学模型，得到GMM‑HMM声学模型确定的标注数据；根据语音帧训练样本和标注数据，对初始的深度神经网络进行训练，得到训练好的深度神经网络；基于训练好的深度神经网络确定观察概率；根据观察概率对隐马尔科夫模型进行训练。
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公开(公告)号：CN117171361A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311146641.3
申请日：2023-09-06
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G06F16/36 , G06F16/332 , G06F16/35 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开一种电力行业实体关系抽取方法、装置、设备及介质，方法包括：获取电力行业文本数据集并进行预处理，基于电力行业实体查询模板，利用生成式预训练语言模型提取电力行业实体，构建标注实体数据集；利用ELMO模型和Transformer‑CRF模型对电力行业文本数据集进行上下文特征提取和序列标注，建模得到全局依赖关系；基于全局依赖关系，对待标注文本数据进行上下文特征提取和序列标注，获得实体标签序列，将其中连续且相同的实体标签合并，确定若干实体；基于实体关系查询模板，利用生成式预训练语言模型提取关系信息，并按照预设匹配规则对若干实体构造关系实例。本发明能够提高电力行业实体关系抽取的准确性和覆盖度。
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公开(公告)号：CN116665020A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310943802.5
申请日：2023-07-31
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
摘要： 本发明提供了一种基于算子融合的图像识别方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取用户输入的模型参数，建立视觉模型，并对视觉模型进行解析，获取算子连接图；根据预设的融合规则和算子连接图，获取全部可能的算子融合策略；再根据预设的优化目标函数，对算子融合策略进行筛选；根据筛选后的算子融合策略执行算子融合操作，获取融合后的视觉模型；再获取待识别图像，并将待识别图像输入所述融合后的视觉模型，通过融合后的视觉模型，输出图像识别结果。本发明通过对算子融合策略的计算复杂度进行筛选，以快速且高效的方法确定全局最优的算子融合策略，避免了陷入局部最优解的同时，实现了视觉模型计算效率的提升。
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公开(公告)号：CN116664450A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310922672.7
申请日：2023-07-26
摘要： 本发明公开基于扩散模型的图像增强方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取待增强的目标图像与图像增强指令，编码得到编码特征图和文本编码；将编码特征图和文本编码输入到预先训练好的目标图像增强网络中；按照预设噪声添加规则和预设步数，逐步向编码特征图中添加高斯噪声，得到服从高斯分布的目标噪声图像，并确定每一步添加高斯噪声后的结果图像中的预测噪声；基于交叉注意力机制，对目标噪声图像中与文本编码对应的区域进行图像增强，得到加噪增强图像；按照预设噪声去除规则和预设步数，逐步从加噪增强图像中去除每一步的预测噪声，得到去噪后图像；对去噪后图像进行解码，得到增强后图像。本发明有效地提高了对特征缺失较多的图像的增强效果。
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