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公开(公告)号：CN114330135B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202111667583.X
申请日：2021-12-30
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江捷瑞电力科技有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N20/20 , G06F111/08
Abstract: 本发明提供了一种分类模型构建方法及装置、存储介质及电子设备，该方法包括：确定预设样本集合和每个预设特征维度对应的特征权重，基于预设的集成学习算法进行预测模型的迭代训练，在当前迭代周期中，确定该迭代周期对应的初始模型，和该迭代周期对应的各个训练特征维度所对应的训练样本集合。通过该训练样本集合对该初始模型进行训练，得到该迭代周期对应的预测模型，并更新当前训练特征维度对应的特征权重，以调整下个迭代周期对应的各个训练特征维度。当结束迭代训练过程后，对训练得到的各个预测模型进行组合，得到分类模型。应用本发明的方法，可对用于训练的特征进行调整，采用对分类影响较大的特征进行训练，可提高模型的分类准确度。
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公开(公告)号：CN113792890B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202111167777.3
申请日：2021-09-29
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江捷瑞电力科技有限公司
Abstract: 本公开提供的一种基于联邦学习的模型训练方法及相关设备，应用于边缘计算框架，所述边缘计算框架包括云计算中心和至少一个边缘计算节点，所述云计算中心对各所述边缘计算节点进行管理控制，该方法包括：对所述云计算中心构建中心神经网络模型；对各所述边缘计算节点分别构建边缘神经网络模型；利用训练样本对各所述边缘神经网络模型进行联邦学习并对所述中心神经网络模型进行调整，获得对抗攻击防御全局模型。本公开通过对各边缘计算节点对应的边缘神经网络模型之间进行联邦学习，可以有效在训练过程中防止边缘计算节点的数据泄露，提高边缘计算框架的对抗攻击防御能力。
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公开(公告)号：CN114330135A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111667583.X
申请日：2021-12-30
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江捷瑞电力科技有限公司
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06N20/00 , G06F111/08
Abstract: 本发明提供了一种分类模型构建方法及装置、存储介质及电子设备，该方法包括：确定预设样本集合和每个预设特征维度对应的特征权重，基于预设的集成学习算法进行预测模型的迭代训练，在当前迭代周期中，确定该迭代周期对应的初始模型，和该迭代周期对应的各个训练特征维度所对应的训练样本集合。通过该训练样本集合对该初始模型进行训练，得到该迭代周期对应的预测模型，并更新当前训练特征维度对应的特征权重，以调整下个迭代周期对应的各个训练特征维度。当结束迭代训练过程后，对训练得到的各个预测模型进行组合，得到分类模型。应用本发明的方法，可对用于训练的特征进行调整，采用对分类影响较大的特征进行训练，可提高模型的分类准确度。
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公开(公告)号：CN113792890A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111167777.3
申请日：2021-09-29
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江捷瑞电力科技有限公司
Abstract: 本公开提供的一种基于联邦学习的模型训练方法及相关设备，应用于边缘计算框架，所述边缘计算框架包括云计算中心和至少一个边缘计算节点，所述云计算中心对各所述边缘计算节点进行管理控制，该方法包括：对所述云计算中心构建中心神经网络模型；对各所述边缘计算节点分别构建边缘神经网络模型；利用训练样本对各所述边缘神经网络模型进行联邦学习并对所述中心神经网络模型进行调整，获得对抗攻击防御全局模型。本公开通过对各边缘计算节点对应的边缘神经网络模型之间进行联邦学习，可以有效在训练过程中防止边缘计算节点的数据泄露，提高边缘计算框架的对抗攻击防御能力。
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公开(公告)号：CN113869332A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111210992.7
申请日：2021-10-18
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江捷瑞电力科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种特征选择方法、装置、存储介质和设备，预先获取经由对原始数据进行特征工程所得到的各个特征，并计算各个特征的权重，删除权重小于预设权重阈值的特征。调用预设的适应度函数，对基于各个有效特征初始化得到的粒子群中的每个粒子进行适应度评估，并通过预设粒子群算法，迭代更新每个粒子的位置和速度，得到每个粒子的最终适应度。选取最终适应度最小的特征子集中所包含的有效特征，作为训练特征。将权重小于预设权重阈值的特征进行删除，能够减小后续算法的时间复杂度，此外，适应度函数中综合了特征子集的分类效果和重要性，使得通过预设粒子群算法所选择出的有效特征的效果更优，能够有效提高机器学习模型的计算效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119787318A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411841711.1
申请日：2024-12-13
Applicant: 清华大学 , 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
Abstract: 本申请涉及一种基于柔性伸缩网络重构的电力系统迁移强化学习调度方法，其中，方法包括：确定电网正常拓扑运行场景下目标电力系统调度模型的状态空间、动作空间和目标奖励函数，以根据状态空间、动作空间和目标奖励函数建立目标电力系统调度模型；基于预设的深度确定性梯度算法，训练目标电力系统调度模型对应的目标电力系统调度智能体；在电网拓扑变化场景下，基于预设的柔性伸缩网络重构的迁移学习策略，对目标电力系统调度智能体进行迁移，以生成迁移强化学习自适应调度策略。由此，解决了现有技术在电网多样运行场景下调度决策模型适应性受限，难以提升电力系统调度的效率和可靠性等问题。
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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
Applicant: 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双创中心
Abstract: 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：CN116304589A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310156625.6
申请日：2023-02-17
Applicant: 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: G06F18/15 , G06F18/241 , G06N20/00 , G06F123/02
Abstract: 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：CN114969382B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210848876.6
申请日：2022-07-19
Applicant: 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: G06F16/36 , G06F40/295 , G06Q50/06 , G06Q50/20
Abstract: 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：CN114966282A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210592245.2
申请日：2022-05-27
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本申请提供一种电网能耗及碳排放自动检测系统及方法，所述系统包括：数据采集模块，用于实时的采集包括电压信息、电流信息和发电量信息在内的电网信息，以及对所述电网信息进行分类；数据分析模块，用于根据所述分类，分别读取所述电网信息的多种峰值，并基于所述峰值的最低值和最高值预判能耗性质；数据计算模块，根据所述能耗性质和电网信息，计算电网的能耗以及碳排放信息；检测显示模块，接收所述电网的能耗以及碳排放信息，并显示。本申请通过电压电量分类分析，分别实时的监测电网碳排放和能耗，可以直接获取能耗或者碳排放的类型，并且该系统简单易操作，易于部署。
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