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公开(公告)号：CN118503452A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410775789.1
申请日：2024-06-17
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 厦门大学 , 国网福建省电力有限公司
摘要： 本发明提出了基于图节点采样与大语言模型的配电网故障归因分析方法，包括如下步骤：步骤一、设计多维度故障本体，用于指导故障数据的结构化；步骤二、构建知识图谱，用于存储和表示配电网中的故障信息；步骤三、集成大语言模型LLM，用于处理和分析故障信息；步骤四、使用基于强化学习的节点选择算法，从知识图谱中选择与当前分析任务最相关的节点，并将这些节点信息提供给大语言模型以增强其诊断预测能力；步骤五、通过精选的节点抽样，利用知识图谱与大型语言模型的集成来优化故障分析的精确性和效率。本发明利用强化学习动态选择关键信息节点，来增强大语言模型的故障分析能力。提高了故障诊断的准确性和效率，同时优化了系统的适应性和灵活性。
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公开(公告)号：CN117370633A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311506516.9
申请日：2023-11-13
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 厦门大学 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： G06F16/951 , G06F16/953 , G06F16/36 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N5/022
摘要： 本发明涉及一种基于事件框架模板的配网故障单事件图谱构建方法。本体层面采用事件框架模板模型自顶向下初步进行事件图谱本体构建，再从语义分析出发对事件图谱本体进行补全，最后通过数据映射和结构映射从实例层面构建事件图谱。首先对故障单结构化数据进行预处理；其次设计了一套事件图谱领域本体构建规范化方法；然后，按照该方法指导配电网故障事件图谱本体构建；之后对故障单结构化数据进行数据映射和结构映射，构建起配电网故障事件图谱；最后，通过查询和统计分析对事件图谱进行有效性检验。本发明所述方法可以满足配电网故障定位归因和辅助决策的下游应用场景，依靠图结构关联多样性优势，为后续故障定位归因和辅助决策提供一定的帮助。
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公开(公告)号：CN117370568A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311272913.4
申请日：2023-09-28
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 厦门大学
摘要： 本发明涉及一种基于预训练语言模型的电网主设备知识图谱补全方法，包括：构建电网设备缺陷知识图谱；将电网设备缺陷知识图谱嵌入到低维向量空间中；结合预训练语言模型和基于结构的模型构建混合知识图谱嵌入模型PLMSM；在PLMSM模型中，输入实体及其补充信息首先被送入预训练语言模型以获取它们的嵌入，这些嵌入与由基于结构的模型生成的嵌入相结合以提高实体补全性能；通过训练集对PLMSM模型进行训练，并通过验证集验证模型的训练结果，选取最佳模型；在训练过程中，采用负采样方法对PLMSM模型进行优化；通过测试集对得到的PLMSM模型进行测试；测试通过的PLMSM模型即可用于实体补全任务。该方法有利于提高实体补全性能，从而提高电力系统的安全稳定性。
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公开(公告)号：CN117391075A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311508250.1
申请日：2023-11-13
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 厦门大学 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： G06F40/279 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06N7/01
摘要： 本发明涉及一种基于BERT‑BiLSTM‑CRF模型的配网故障设备实体识别方法。以BERT‑BiLSTM‑CRF为框架，通过原始数据处理、标注模式设计、模型训练等多个步骤完成了故障设备实体识别任务，并同时维护了一套基于NLP技术的实体纠错与清洗方法，保障了标注的准确率和召回率，并大大提高了标注质量。本发明使用了序列标注的经典模型BERT‑BiLSTM‑CRF，充分利用BERT大模型的语义理解能力，通过少量训练数据，对大模型进行微调，大大提高了实体识别的性能。本发明针对实体标注任务中出现的错标问题，根据在人工标注中总结的经验，与NLP技术相结合，实现了对错标实体的清洗，获得了更高质量的标注结果。
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公开(公告)号：CN117312531A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311506504.6
申请日：2023-11-13
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 厦门大学 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/36 , G06F16/34 , G06N5/022
摘要： 本发明涉及一种知识图谱增强的基于大语言模型配电网故障归因分析方法。该方法首先利用数据提取技术从大规模复杂的电力故障数据中挖掘关键信息，并通过特定的三元组模型将这些信息结构化为实体和关系，构建知识图谱。接着，通过专业的可视化工具，将知识图谱进行细致的可视化处理，以揭示可能的故障原因。然后，依赖启发式规则，在知识图谱上进行链接游走，生成详尽的故障原因描述文本。大语言模型（LLM）对这些生成的文本进行深度处理，简化并提取关键信息，使得复杂的故障原因描述变得简洁明了。处理后的文本信息存储为本地知识库，并在此基础上进行LLM问答，以执行深度的故障归因分析。本发明方法能有效地找出电力故障的原因，提高故障处理效率。
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公开(公告)号：CN114200350B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202111436133.X
申请日：2021-11-29
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司检修分公司 , 福建水口发电集团有限公司 , 国网福建省电力有限公司
发明人： 雷龙武 , 黄建业 , 杜厚贤 , 焦飞 , 刘冰倩 , 林爽 , 吴涵 , 杨彦 , 廖飞龙 , 郑州 , 秦炜淇 , 马国明 , 张猛 , 齐鹏 , 谈元鹏 , 张中浩 , 王昕 , 林忠立
摘要： 本发明提出一种基于振动信息的三相电力变压器故障诊断与定位方法及装置，其使用分布式光纤振动传感器对振动进行采集，可同时测量上百个测点的振动信号，以便建立变压器三维故障定位体系。使用冷却系统振动信号进行变压器箱体的振动的去噪，使用测量时实际施加的电压电流值对振动信号进行修正，可实现绕组变形、绕组松动与铁芯松动故障的识别与定位，解决了传统少测点、无修正的检测方法检测准确率低、故障定位精度低、适用范围小的问题。能够实时监测变压器工作状态，可实现绕组变形、绕组松动与铁芯松动故障的识别与定位，具有传统诊断方法不具备的故障类型判别准确、故障定位精度高、适用范围广、在线监测等诸多优点。
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公开(公告)号：CN114530166A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210112444.9
申请日：2022-01-29
摘要： 本发明涉及一种基于背景声纹理的变压器有载分接开关故障诊断方法，包括以下步骤：对原始音频数据进行预处理；使用深度神经网络得到设备声的时频掩膜，并利用时频掩膜分离出纯净设备声音；对分离出来的声音活动使用初分析模型进行故障状态预判断；对判断为故障状态的音频数据区进行音频事件的开始‑结束端点检测，截取出音频事件片段；对检测出的音频事件片段使用再分析模型进行精确识别，得到故障的类型。该方法有利于提高故障诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN114200350A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111436133.X
申请日：2021-11-29
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司检修分公司 , 福建水口发电集团有限公司 , 国网福建省电力有限公司
发明人： 雷龙武 , 黄建业 , 杜厚贤 , 焦飞 , 刘冰倩 , 林爽 , 吴涵 , 杨彦 , 廖飞龙 , 郑州 , 秦炜淇 , 马国明 , 张猛 , 齐鹏 , 谈元鹏 , 张中浩 , 王昕 , 林忠立
摘要： 本发明提出一种基于振动信息的三相电力变压器故障诊断与定位方法及装置，其使用分布式光纤振动传感器对振动进行采集，可同时测量上百个测点的振动信号，以便建立变压器三维故障定位体系。使用冷却系统振动信号进行变压器箱体的振动的去噪，使用测量时实际施加的电压电流值对振动信号进行修正，可实现绕组变形、绕组松动与铁芯松动故障的识别与定位，解决了传统少测点、无修正的检测方法检测准确率低、故障定位精度低、适用范围小的问题。能够实时监测变压器工作状态，可实现绕组变形、绕组松动与铁芯松动故障的识别与定位，具有传统诊断方法不具备的故障类型判别准确、故障定位精度高、适用范围广、在线监测等诸多优点。
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公开(公告)号：CN118890280A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410837554.0
申请日：2024-06-26
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： H04L41/12 , H04L41/142 , H04L45/12
摘要： 本发明公开了一种基于拓扑骨干的自治系统的风险评估方法及终端，提取AS网络中的骨干部分，根据AS网络中每一节点对的最短路径对于骨干部分的依赖程度计算每条最短路径的骨干依赖和非骨干依赖，根据每条最短路径的骨干依赖和非骨干依赖计算每一对节点对于骨干部分的节点对骨干依赖和节点对非骨干依赖，并根据节点对骨干依赖和节点对非骨干依赖计算每一节点对于骨干部分的核心依赖程度和非核心依赖程度，根据每一节点的核心依赖程度和非核心依赖程度确定节点的抗风险能力，利用了从路径到节点对到节点的多粒度信息，考虑了更深远的节点影响，具有同时体现局部与全局特征的能力，更准确地对待评估对象进行风险评估，有助于选择最佳的通信合作对象。
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公开(公告)号：CN118013480A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311745473.X
申请日：2023-12-18
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于边缘计算框架的边缘计算应用程序云边安全管控方法，具体步骤包括：对接入物联网终端的边缘应用程序进行身份认证，首先通过边缘应用模块经边缘计算框架向云端的认证系统发起认证需求，在云端的认证系统完成身份认证，验证应用程序的合法性与授权状态；云端认证完成后生成一个代表身份的安全令牌作为所代表边缘应用程序的身份标识；在云端认证完成后在云端处生成一个动态密钥，并将所述安全令牌打包至动态密钥中，再发送至边缘计算框架；在边缘计算框架中检测是否存在动态密钥，将存在动态密钥的信息发送至边缘设备，对不存在动态密钥的信息进行拦截；在边缘设备处利用所述动态密匙进行身份认证，并同时进行本地认证。
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