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公开(公告)号：CN118228192A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410358343.9
申请日：2024-03-27
Applicant: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网甘肃省电力公司白银供电公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/2415 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N5/025
Abstract: 本发明涉及一种基于迁移学习的电力多模态实体关系抽取方法，包括如下步骤：收集和预处理电力文本与图像数据；构建跨模态关系特征提取模型，得到电力领域多模态数据的高级特征rt和开放领域多模态语料的高级特征rs；构建基于迁移学习的电力多模态实体关系抽取模型：将高级特征rs与电力领域对应的高级特征rt适应，使高级特征rt与高级特征rs间的差异值最小，将差异值小于预设阈值的高级特征rt与高级特征rs作为结果输入下一层；分类关系输出层输出关系识别结果。本发明有益效果：利用其他领域丰富的语料抽取电力多模态数据中的实体关系，以缓解电力领域内标注语料资源较少问题。
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公开(公告)号：CN117033657A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310973364.7
申请日：2023-08-03
Applicant: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网甘肃省电力公司白银供电公司
Abstract: 本发明涉及一种信息检索方法及装置，方法包括：获取各模态数据，得到多模态数据集；对多模态数据集中的数据根据数据类型进行特征提取，将得到的特征向量融合，构建循环神经网络模型，通过特征向量对循环神经网络模型进行训练；通过循环神经网络模型对多模态数据进行多模态语义解析；将不同模态数据的语义表示映射到知识图谱的实体和关系上，实现跨模态的语义关联，对跨模态数据进行语义推理和关联；对实体和关系使用图数据库或知识图谱存储引擎进行图谱构建和查询。本发明方法能够将不同模态的数据进行综合，形成一体化的知识表示，使得知识图谱能够提供更全面、准确的知识服务，支持更精确的查询和应用服务。
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公开(公告)号：CN117408507A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311211697.2
申请日：2023-09-19
Applicant: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网甘肃省电力公司白银供电公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种基于多模态知识图谱的作业安全风险识别方法，包括以下步骤：获取多种模态的电力现场作业数据并进行预处理；构建多模态知识图谱的Schema；对不同模态的电力现场作业数据分别进行知识抽取，得到电力现场作业数据的标签；对不同模态的电力现场作业数据的标签进行融合；通过融合后的标签和Schema进行知识存储，得到多模态电力现场作业风险认知图谱；对多模态电力现场作业风险认知图谱进行推理；通过多模态电力现场作业风险认知图谱进行辅助决策。本发明通过构建多模态电力现场作业风险认知图谱，解决电力现场作业多源数据离散化、异构化难以高效利用问题，提升作业风险研判的全面性、时效性与准确性，为现场作业安全管控决策提供支撑。
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公开(公告)号：CN119416874B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510014091.2
申请日：2025-01-06
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于知识增强及自适应微调的电力大语言模型构建方法，包括：S1:收集电力领域相关的文本数据，并预处理；S2:使用SeqGAN生成多样化的数据样本，并在生成步骤中加入对抗机制；S3:使用SpaCy进行文本标注和基础的NLP处理，识别和标注电力相关实体；S4:使用Neo4j设计并构建电力领域的知识图谱；S5:设计混合专家模型架构，通过不同专家模块处理不同类型的电力数据，构建电力大语言模型；S6:将知识图谱与电力大语言模型结合，通过提示和注意力机制增强模型的推理能力。本发明能够有效结合知识图谱的结构化信息，强化模型的推理能力及其在复杂电力任务的应用能力。
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公开(公告)号：CN116703128B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202310979904.2
申请日：2023-08-07
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06F40/295
Abstract: 本发明涉及电力调度技术领域，公开了一种适用于电力调度的自然语言处理方法，包括：采集发电单元数据生成发电单元特征向量；基于线路布局图来构建知识图谱，输入第一神经网络，输出下一时间点的并网点电压，生成损失值，反向传播更新参数特征向量，然后将更新后的参数特征向量重新输入第四隐藏层；直至第一神经网络输出的下一时间的并网点电压与标定并网点电压的差值小于预设值，将最后一次输入的参数特征向量的分量分别生成一个调度参数作为对应的发电单元所需要输出的无功功率，本发明通过深度学习的方法来为每个发电单元生成有关无功的调度参数，能够利用发电单元自身能够产生的无功来调整发电系统的功率平衡。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117171358A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311114973.3
申请日：2023-08-31
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于电网调度的多模态知识图谱方法，将电网调度中的文本、图像、音频和视频的多模态数据进行结构化表示，通过对多模态数据集进行特征提取，获得对应的特征集，引入自适应特征选择机制，对不同模态的特征表示进行特征融合获得多模态特征表示；考虑不同模态数据之间的关系和相互作用，构建图结构信息通过对不同模态数据的特征表示学习，可以将电网调度中的各种信息进行统一编码，并形成可计算的知识图谱表示，便于电网调度的信息的理解、推理和应用；通过图神经网络技术，可以在知识图谱上进行复杂的跨模态推理，帮助电网调度员快速理解当前状态、预测未来发展趋势，并做出相应的决策。
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公开(公告)号：CN116565979B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202310835408.X
申请日：2023-07-10
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及电力控制技术领域，公开了一种包含多微网的主动配电网调度方法，包括以下步骤：步骤101，采集微电网的配电节点信息，基于同一配电网支路上的微电网的配电节点信息生成子图；步骤102，提取配电网知识图谱，生成全局局部图；步骤103，将子图和全局局部图输入调度神经网络，输出下一个时段的配电节点的有功功率和无功功率；步骤104，基于下一时段的可控的配电节点的有功功率和无功功率对这些配电节点进行调度控制；本发明的有益效果在于：通过合理调度来调整微电网的无功出力，有效利用微电网的能源资源的同时保持微电网对于主电网的冲击处于低水平。
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公开(公告)号：CN116822529A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202311092677.8
申请日：2023-08-29
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F9/4401 , G10L15/22 , G10L17/22
Abstract: 本发明公开了基于语义泛化的知识要素抽取方法，涉及数据处理技术领域；所述方法包括以下步骤：通过采集语音数据的多项数据信息，将设备运行信息以及通信转换信息进行处理生成泛化评估系数，根据生成的泛化评估系数与设置的泛化评估阈值进行对比，对接收语音的质量进行评估，从而确定了需要进行泛化处理的语音数据，再根据数据精度信息与处理时长信息进行分析，生成抽取影响因子，对知识要素的抽取情况进行分析，根据抽取影响因子与抽取评估阈值的对比结果评估两次知识要素的抽取情况，根据抽取情况的不同进行相应操作，从而增加了智能家居调控的准确性，保障了智能家居运行的高效性。
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公开(公告)号：CN116521905A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310786034.7
申请日：2023-06-30
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及电网调度技术领域，公开了一种基于多模态的电网调度知识图谱系统及方法，其中一种基于多模态的电网调度知识图谱系统包括：实体矢量生成模块，其用于生成电网调度知识图谱的实体矢量；随机游走模块，其用于随机游走为实体生成图结构和图结构中的节点矢量；广度矢量计算模块，计算节点在图结构的每层的广度矢量；编码矢量计算模块，基于节点的广度矢量计算对应的实体的编码矢量；推荐模块，其用于计算待推荐的实体与其他实体的编码矢量的相似度，为其推荐相似度最大的前G个实体；本发明能够在进行故障识别处理任务时提高准确度。
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公开(公告)号：CN118070870A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410475587.5
申请日：2024-04-19
Applicant: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06N3/092 , G06N3/0895 , G06N3/0455 , G06F40/284 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于用户反馈强化学习的电力专业大模型优化方法，包括以下步骤：步骤S1:获取多源异构电力数据，并预处理；步骤S2:基于预训练的通用大模型和中文词表扩充的大模型，作为基础模型进行微调，将预处理后的多源异构电力数据输入到模型中进行端到端的训练，以学习数据之间的关联和模式，得到初步电力专业大模型；步骤S3:引入领域专家知识数据集，通过迁移学习，将领域知识融入初步电力专业大模型中；步骤S4:设计可控的输入输出接口，并引入用户反馈作为奖励信号，根据电力专业大模型的输入输出接口，自主调节模型输出，优化模型性能。本发明能够充分利用多源数据、领域专家知识和用户反馈，提高模型的准确性、可解释性和个性化服务水平。
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