公开(公告)号：CN118674003A

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202410820372.2

申请日：2024-06-24

Applicant: 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 ,  国网江苏省电力有限公司

Inventor： 龚在刚 ,  霍雪松 ,  杜云龙 ,  戴强晟 ,  孔伯骏 ,  陈思宇 ,  丰颖 ,  薛晨 ,  周星辰 ,  薛钟兵

IPC: G06N3/092 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明提供一种基于强化学习的电力大模型流水线冻结训练优化方法，主要包含两个部分：基于梯度和梯度变化量的冻结决策算法、基于强化学习的冻结训练优化方法。本发明首先设计了基于梯度和梯度变化量的冻结决策算法，以获得良好的冻结判断标准及冻结策略。然后针对如何在训练过程中动态调整冻结判断标准的阈值以适应不同时间点模型状态差异的问题，提出一种基于强化学习的冻结训练优化方法，以梯度变化量、梯度大小及冻结策略实施前后一定训练轮次所需时间等数据为基础，通过强化学习方法动态调整冻结判断标准阈值，从而在加速训练和保障精度中取得平衡，最终提高电力大模型训练效率。

公开(公告)号：CN118468186A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410659597.4

申请日：2024-05-27

Applicant: 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 ,  国网江苏省电力有限公司

Inventor： 龚在刚 ,  霍雪松 ,  杜云龙 ,  戴强晟 ,  孔伯骏 ,  陈思宇 ,  丰颖 ,  薛晨 ,  周星辰 ,  薛钟兵

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/22 ,  G06N20/00 ,  G06N3/042 ,  G06N3/092 ,  G06N3/098 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明涉及异常检测领域，提供了一种基于联邦学习机制的风电数据异常检测方法及系统。所述方法包括：基于联邦多尺度式图对比学习特征生成模型生成引导节点；选择待聚合邻居节点集合；获得目标节点的高价值信息关系子图；利用基于消息传递机制的GNN聚合高价值信息关系子图中各个关系下邻居节点的信息；在本地完成邻居信息聚合后使用多层感知机作为分类器预测数据的异常性；计算分类损失，通过损失训练形成本地模型；使用本地模型加权平均的方式对全局模型进行迭代，得到联邦风电数据异常检测模型，对分布式存储在各地的风电数据进行实时检测。本发明在缓解Non‑IID问题的同时解决了邻居信息缺失问题，提高检测精度。

公开(公告)号：CN118863236A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410841866.9

申请日：2024-06-27

Applicant: 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 ,  南京瑞源电力科技有限公司

Inventor： 陈思宇 ,  汪波 ,  汤舒涵 ,  吴佳佳 ,  龚在刚 ,  滕俊 ,  崔惠 ,  匡宇 ,  许伟欣 ,  王支奎

IPC: G06Q10/063 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种基于改进Voronoi图算法的配网故障信息管理系统，属于配网故障技术领域。包括：基于物联设备的配电网主动感知与实时数据监测功能；配电网多源信息系统实时量测数据融合与失电信息分析功能；构建基于改进Voronoi图算法的配电网故障自动推演过程，自下而上推演故障恢复过程；实现配网故障后日志自动填报与处置过程可视化展示功能。本发明构建基于实时量测数据接入分析与故障处置过程全景展示的配电网平台，助力构建动态电网的可视化管理。