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公开(公告)号:CN118035463A
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202410088307.5
申请日:2024-01-22
摘要: 一种电网调度多模态知识图谱构建方法及系统,包括:采集电网调度领域多元异构数据,根据多模态数据类型特点进行数据预处理;基于预处理后的电网调度多模态数据进行多模态数据标记并构建知识样本库;对多模态数据标记后得到的知识样本库数据进行统一特征融合,并采用深度学习模型抽取电网调度多模态实体知识;基于电网调度多模态实体知识的抽取结果,建立多模态调控实体间关系,将多模态调控知识融合与链接,形成电网调度多模态知识图谱。本发明建立电网调度多模态知识图谱,实现跨系统、跨业务的多模态知识的共建共享,提升电网调度多模态知识重构与知识融合水平,并为调控业务提供多模态数据支撑。
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公开(公告)号:CN113688210B
公开(公告)日:2024-02-09
申请号:CN202111036935.1
申请日:2021-09-06
申请人: 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号: G06F16/33 , G06F18/214
摘要: 本发明提供了一种电网调度意图识别方法,包括以下步骤:构建电网调度意图语料集并生成训练样本集;构建电网调度意图识别模型和电网调度专业文本相似度匹配模型;将电网意图测试语句输入电网调度意图识别模型,获得排名靠前的多个的意图类别及其对应的权重概率;基于电网调度意图语料集,选取排名靠前的多个意图类别对应的若干条调度专业语言表述构成召回文本集;将电网意图测试语句与召回文本集代入电网调度专业文本相似度匹配模型计算并进行投票;根据投票结果和权重概率进行多个意图类别的权重重组计算,选取计算结果最大值对应的意图类别作为电网意图测试语句的电网调度意图识别结果。本发明用于提高电网调度意图识别准确率。
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公开(公告)号:CN114240144A
公开(公告)日:2022-03-25
申请号:CN202111541829.9
申请日:2021-12-16
申请人: 国网宁夏电力有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
摘要: 本发明公开了一种基于生成对抗模仿学习的电力系统动态经济调度系统及方法,首先,生成器网络模块观测电力系统状态,采用强化学习近端策略优化算法生成调度策略;其次,完美调度模块生成完美调度策略;再次,判别器网络模块将所述生成器网络模块生成的调度策略与完美调度策略进行对比,得出反馈信息来训练生成器网络参数与判别器网络参数;最后,生成器网络模块基于判别器网络模块训练后的生成器网络参数,结合电力系统状态获得最终的调度策略。本发明结合生成对抗网络,避免了深度强化学习中人为定义奖励函数引入的主观性,实现策略到策略的端到端的学习,改善了算法的收敛性问题,降低建模难度,增强了算法应对高维复杂问题时的能力。
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公开(公告)号:CN113935600A
公开(公告)日:2022-01-14
申请号:CN202111149873.5
申请日:2021-09-29
申请人: 国网宁夏电力有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
摘要: 本发明公开了一种基于深度学习的自适应经济调度系统,其特征在于:它包括负荷矩阵构建模块、自适应学习模型及训练样本集构建模块、学习模型的训练目标构建模块、差异化训练样本集构建模块、长短期记忆网络构建模块和实时经济调度自适应学习模型构建模块;本发明基于完美调度理念生成学习模型训练目标,并利用系统中存储的海量历史数据对LSTM‑IIU网络对进行训练,一旦学习模型构建完成,将目标调度时刻的预测数据输入即可得到对应的实时经济调度方案。
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公开(公告)号:CN113688210A
公开(公告)日:2021-11-23
申请号:CN202111036935.1
申请日:2021-09-06
申请人: 北京科东电力控制系统有限责任公司
摘要: 本发明提供了一种电网调度意图识别方法,包括以下步骤:构建电网调度意图语料集并生成训练样本集;构建电网调度意图识别模型和电网调度专业文本相似度匹配模型;将电网意图测试语句输入电网调度意图识别模型,获得排名靠前的多个的意图类别及其对应的权重概率;基于电网调度意图语料集,选取排名靠前的多个意图类别对应的若干条调度专业语言表述构成召回文本集;将电网意图测试语句与召回文本集代入电网调度专业文本相似度匹配模型计算并进行投票;根据投票结果和权重概率进行多个意图类别的权重重组计算,选取计算结果最大值对应的意图类别作为电网意图测试语句的电网调度意图识别结果。本发明用于提高电网调度意图识别准确率。
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公开(公告)号:CN109389326B
公开(公告)日:2021-05-25
申请号:CN201811311459.8
申请日:2018-11-05
申请人: 国网四川省电力公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
发明人: 梁智 , 路轶 , 郭果 , 席骊瑭 , 赵静 , 何明 , 熊志杰 , 邹琬 , 王万凌 , 张旭波 , 李凡红 , 郭小春 , 李婕 , 方堃 , 潘丽 , 李熠 , 尚学伟 , 徐家慧 , 王赞 , 张波 , 付辉 , 余建明 , 刘艳 , 张连超 , 单连飞 , 赵春光 , 邓波 , 李世杰
IPC分类号: G06Q10/06
摘要: 本发明提供了一种面向监控事件的对象化建模方法、设备及系统,应用于建立电网调度控制模型中的二次设备模型,该二次设备模型包括信号字典模型和二次设备台账模型,该方法通过建立信号字典模型和二次设备台账模型,及监控信号与该信号字典模型和二次设备台账模型的关系,得到二次设备模型。通过上述对该二次设备模型的建模,为监控信号扩展其所述的二次设备及对应的相关属性、行为含义等,后续可以通过对该二次设备模型的编辑修改,从而实现对监控信号进行管理维护及规范化管理,有效改善目标存在的管理维护监控信号工作繁琐混乱,并且不利于监控信号统计分析与维护,也不能为实现二次设备监控信号的多源数据管理功能创建技术条件的问题。
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公开(公告)号:CN109697570B
公开(公告)日:2020-09-29
申请号:CN201811616118.1
申请日:2018-12-27
申请人: 北京科东电力控制系统有限责任公司
摘要: 本发明提供了一种变电站二次设备状态评估方法,涉及变电站二次设备评估的技术领域,搭建二次设备状态云技术平台,该二次设备状态云技术平台包括分布式文件系统模块及基于MapReduce的极限学习机状态评估分类器,分布式文件系统模块读取输入数据并将输入数据以二次设备状态评估训练集形式存储,应用二次设备状态评估训练集对基于MapReduce的极限学习机状态评估分类器进行训练,得到二次设备状态评估模型;实时运行数据经过二次设备状态评估模型映射直接得到输出结果;本方法利用基于MapReduce的极限学习机对二次设备状态进行诊断和分析,可构建高容错性、高可伸缩性、低成本和扩展性良好的高效分布式系统,有效提高对海量二次设备数据的处理能力及对分类器的分类精度。
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公开(公告)号:CN113918512B
公开(公告)日:2024-08-13
申请号:CN202111232176.6
申请日:2021-10-22
申请人: 国家电网公司华中分部 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC分类号: G06F16/11 , G06F40/169 , G06F16/33 , G06F16/36 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N5/022 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了电网运行规则知识图谱构建系统及方法,它的文档格式转换模块用于将电网运行规则原始文档转换为电网运行规则中间格式文档;文档特征抽取模块用于得到特征文件和未标注文件;文档标签标注模块用于得到模型训练的标签数据集;文档结构训练模块用于利用特征文件和已标注文本组成模型训练数据,利用模型训练数据训练深度学习神经网络模型;预测模块将预测结果生成文档结构树;文档信息存储模块构建电网运行规则知识图谱。本发明基于电网运行规则相关文档,构建电网运行规则知识图谱,并基于该知识图谱进行关键信息检索,通过知识图谱返回相关查询结果,减少工作人员直接查找相关文档在进行内容检索匹配所花费的时间。
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公开(公告)号:CN114157020B
公开(公告)日:2024-03-29
申请号:CN202111254892.4
申请日:2021-10-27
申请人: 国家电网有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC分类号: H02J13/00
摘要: 本发明公开了一种跨安全分区实现调度指令网络化下令的系统及方法。该系统包括设于安全Ⅰ区的智能操作票系统、设于安全Ⅱ区的网络化下令系统,以及通过网络连通智能操作票系统和网络化下令系统的广域事件服务模块,智能操作票系统包括流程管理模块、调度指令语义解析模块和安全校核模块,流程管理模块实现操作票的拟票、审核、发布预令、发布正令、归档流程,通过调度指令语义解析模块对操作票进行解析,转化成智能操作票系统可识别、读取的数据形式,通过广域事件服务模块使网络化下令系统与智能操作票系统网络互通、实时交互,实现跨安全分区的网络化下令,并且通过安全校核模块实时进行防误校核和工作状态校核,防止误操作发生。
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公开(公告)号:CN116910633A
公开(公告)日:2023-10-20
申请号:CN202311185551.5
申请日:2023-09-14
申请人: 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司华东分部 , 国网浙江省电力有限公司金华供电公司
发明人: 皮俊波 , 齐世雄 , 项中明 , 余建明 , 谷炜 , 孙文多 , 周毅 , 郑翔 , 沃建栋 , 贺启飞 , 宋鹏程 , 黄启航 , 楼贤嗣 , 马翔 , 安卓阳 , 田庄 , 曹帅 , 王国阳 , 张越 , 孙近文 , 施云辉 , 刘艳 , 单连飞 , 张连超 , 刘栋
摘要: 一种基于多模态知识混合推理的电网故障预测方法,方法包括:采集电网多模态原始数据信息并进行预处理以获得多模态有效数据;在多模态有效数据上添加标签形式的标注信息,将多模态有效数据中的信息与知识图谱的实体、属性和关系进行对应,以获得多模态标签数据;针对多模态标签数据的每一种模态,分别采用对应的模态模型进行格式转换和知识抽取,而后采用文本相似度算法对多模态的知识抽取结果进行融合和对齐,从而获得多模态故障推理模型;以电网运行状态、4种复杂气象和地理位置数据作为输入,基于多模态故障推理模型,采用基于分布式表示的知识推理算法推理出当前环境下的电网故障类型,得到预测结果。
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