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公开(公告)号：CN116701001B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310989113.8
申请日：2023-08-08
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 之江实验室 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网浙江省电力有限公司磐安县供电公司
IPC分类号： G06F9/50
摘要： 本发明公开目标任务分配方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：将目标任务拆分为多个算子；根据模型并行机制和数据并行机制对算子进行二次拆分；确定目标算子在边缘设备上的资源变化速率，得到算力更新速率表；确定每个边缘设备的剩余空闲资源量；根据算力更新速率表、每个边缘设备的设备类型、每个边缘设备的剩余空闲资源量、以及每个目标算子的计算资源需求量，确定多个目标算子和多个边缘设备的映射关系；根据映射关系将目标算子分配到多个边缘设备上。本方法在深度学习模型训练中，将目标任务分为多个目标算子，并将目标算子分配到对应的边缘设备上，通过不同的边缘设备对目标任务协同计算，有效地提高训练过程中的计算效率。
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公开(公告)号：CN116701001A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310989113.8
申请日：2023-08-08
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 之江实验室 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网浙江省电力有限公司磐安县供电公司
IPC分类号： G06F9/50
摘要： 本发明公开目标任务分配方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：将目标任务拆分为多个算子；根据模型并行机制和数据并行机制对算子进行二次拆分；确定目标算子在边缘设备上的资源变化速率，得到算力更新速率表；确定每个边缘设备的剩余空闲资源量；根据算力更新速率表、每个边缘设备的设备类型、每个边缘设备的剩余空闲资源量、以及每个目标算子的计算资源需求量，确定多个目标算子和多个边缘设备的映射关系；根据映射关系将目标算子分配到多个边缘设备上。本方法在深度学习模型训练中，将目标任务分为多个目标算子，并将目标算子分配到对应的边缘设备上，通过不同的边缘设备对目标任务协同计算，有效地提高训练过程中的计算效率。
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公开(公告)号：CN117171362A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311147924.X
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 , G06F18/214 , G06F40/186 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开一种电力系统信息的关系抽取方法、装置、设备及介质，方法包括：对获取的电力系统文本数据进行预处理，确定若干待处理分句；将预设的实体类型列表和关系列表分别与各分句进行结合，生成若干实体类型/关系抽取问题模板并输入至生成式预训练语言模型，获取各分句中的若干实体类型和关系，并与若干用于表征不同实体类型之间的关系的链提取模板进行匹配，确定各分句的若干目标链提取模板；将分句分别与若干目标链提取模板进行结合，生成若干实体关系抽取问题模板并输入至生成式预训练语言模型，获取各关系所对应的若干对实体，进而生成若干关系三元组。本发明能够在无需人工标注与模型训练的基础上实现电力系统信息的关系自动化抽取。
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公开(公告)号：CN116070161A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310110444.X
申请日：2023-01-16
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/10 , G06F123/02
摘要： 本申请公开了一种异常检测方法及相关装置，所述方法包括：对多维时间序列数据进行预处理；利用编码器的网络模型对预处理后的多维时间序列数据进行处理，得到嵌入空间向量；获取单类别检测损失函数；基于所述嵌入空间向量以及所述损失函数对模型进行训练；利用训练后的模型进行异常检测，得到异常检测结果。利用单类别检测损失函数，由于其仅需尽量学习到正常数据的特征，若后续异常检测过程中所检测到的数据与正常数据的类别偏差较大，那么可以将其视为异常；并且通过对高维时间序列数据进行的预处理以及对于编码器的利用，能够充分提取到多维时间序列数据的特征，从而能够进行多维时间序列场景下的异常检测。
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公开(公告)号：CN114443738A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210264250.0
申请日：2022-03-17
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： G06F16/2458 , G06F16/215 , G06F16/28 , G06K9/62
摘要： 本申请公开了一种异常数据挖掘方法、装置、设备及介质，包括：采集第一待检测数据、第一待检测数据的元数据以及与第一待检测数据相关的日志数据，从日志数据中剔除满足预设无效条件的无效数据，获得目标日志数据；确定出第一待检测数据的第一异常数据，在第一待检测数据中剔除第一异常数据，获得第二待检测数据，将第二待检测数据进行聚类，以获得多个聚类簇，并计算出每个聚类簇的中心数据，基于中心数据及其对应的聚类簇中的第二待检测数据之间的第一距离确定出离群点候选数据；将满足预设异常条件的离群点候选数据确定为第二异常数据，然后将第一异常数据和第二异常数据作为目标异常数据。实现适应性高、成本低且效率高的异常数据挖掘。
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公开(公告)号：CN116776953A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310715204.2
申请日：2023-06-15
摘要： 本申请公开一种模型压缩部署方法、装置、服务器及存储介质，涉及模型处理技术领域，能够解决如何根据用户的部署需求确定最优的压缩优化方法的问题。具体方案包括：获取待压缩模型和待压缩模型的压缩需求信息，调用预设的第一估计函数，对待压缩模型的模型指标进行估计，得到第一指标；第一估计函数用于预测待压缩模型经过知识蒸馏处理后的模型指标，模型指标包括模型大小、参数量、计算量和仿存量；根据第一指标、预设的惩罚因子和预设值，确定第一指标对应的模型在待部署设备上的第一处理速度；根据第一处理速度和部署设备的处理速度，确定待压缩模型的压缩策略，并利用确定出的压缩策略对待压缩模型进行压缩，得到待压缩模型的目标压缩模型。
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公开(公告)号：CN116401607A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310057297.4
申请日：2023-01-17
IPC分类号： G06F18/2431 , G06F18/214 , G06N3/042 , G06N3/09
摘要： 本发明公开了一种基于数据联动的设备健康度预测方法，涉及电力信息系统领域。现有资产管理系统大多使用简单的数据库统计方法进行设备运行状态管理，结合历史数据，基于多元回归分析等统计技术进行设备健康度的预测，实际的健康度预测结果与现实状态偏差较大。本方法过程包括：生成设备连接图；设备对应节点的标签设置；将节点属性升至同一维度；利用GCN构建节点嵌入；训练预测模型；基于预测模型预测健康度。实现了基于数据交互关系的设备间数据联动，极大地降低了计算的开销与复杂度，增强了方法应用的可行性，提升了健康度预测的准确率。
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公开(公告)号：CN116304589A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310156625.6
申请日：2023-02-17
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 , 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G06F18/15 , G06F18/241 , G06N20/00 , G06F123/02
摘要： 本申请公开了一种基于多约束协同的异常数据检测并修复的方法及相关产品，可应用于数据修复技术领域。该方法包括：确定多元时间序列中的待修复时间区间；根据所述待修复时间区间建立依赖网络；根据所述依赖网络获取可变特征预测顺序以及对应的预测模型字典；根据所述可变特征预测顺序和所述预测模型字典确定可变特征对应的候选修复值；根据所述候选修复值更新所述多元时间序列，实现时序数据的修复。因此，本申请对多元时间序列进行划分，并采用上类约束的算法对多元时间序列进行修复从而保证在修复过程中不引入新的约束的违规，在提高了错误数据修复结果的准确率和可靠度的前提下提高了错误数据的修复速度。
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公开(公告)号：CN114818930A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210453036.X
申请日：2022-04-27
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 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC分类号： G06K9/62 , G06F16/28 , G06F16/2458
摘要： 本申请提供了一种数据异常检测方法及装置、存储介质及电子设备，通过获取多个携带标记信息的用电数据和多个未携带标记信息的用电数据，利用携带标记信息的用电数据中的电流数据对第一分类器进行训练，利用携带标记信息的用电数据中的功率数据对第二分类器进行训练，从而利用已训练的第一分类器和第二分类器对未标记的用电数据进行异常检测，基于检测结果实现对未携带标记信息的用电数据的标记。可见，本技术方案，只需人工对部分用电数据进行标记，从而基于该部分携带标记的用电数据进行训练扩展，自动且准确实现对剩余未标记用电数据的异常检测及标记，从而降低了人力成本，且提高了数据异常检测的效率及准确率，从而提高了标记的效率及准确率。
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公开(公告)号：CN116523190A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310058775.3
申请日：2023-01-16
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了基于大数据的能源互联网系统,包括：能源采集模块、能源监测模块、能源优化模块、能源节能模块、能源维护模块和能源协同模块通信连接；所述能源采集模块用于接入智能设备，获得能源的自动抄表；所述能源监测模块用于对能源进行数字化实时监测；所述能源优化模块用于根据监测的能源通过智能分析和智能诊断进行优化并结合专家模型，获得优化后的能源。所述能源节能模块用于对单位的能耗进行动态化管理和精细化管理，获得节能后的能源；所述能源维护模块用于能源与生产运营和工艺设备数据的交互和维护；所述能源协同模块用于能源管理数据和单位部门交互，进行能源按需选配。本发明实现能源的节能降耗、实时监测并按需选配给需要的平台。
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