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公开(公告)号：CN118818401A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411040581.1
申请日：2024-07-31
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河南省电力公司 , 国网山东省电力公司 , 河南九域恩湃电力技术有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G01R35/00
Abstract: 本申请涉及电力设备检修技术领域，具体是一种超声波局放传感器基本性能现场快速检验方法，其包括如下步骤：在设备上划分若干检测区，若干检测区分别以若干待检传感器为中心，若干检测区的半径相同，若干检测区之间不相交；向某一检测区内施加超声波激励信号；获取全部待检传感器后台通道响应信号示值；判断当前被施加超声波激励信号的检测区内待检传感器的工作状态。本申请实施例是通过在待检设备上分区施加超声波激励信号的方式，实现了对设备上的待检传感器工作状态的快速检测，无需操作人员对设备和待检传感器进行拆卸，显著的提高了操作人员检测待检传感器的效率。
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公开(公告)号：CN118472936A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410664967.3
申请日：2024-05-27
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明属于新能源光伏发电技术领域，具体涉及一种光伏功率预测方法、系统、设备及存储介质。所述方法包括：获取气象数据，所述气象数据包括地表辐照度预测值和温度预测值；将气象数据输入预先训练好的光伏功率预测模型中，获得光伏功率预测值；所述地表辐照度预测值通过以下步骤获得：获取晴空点集合；基于晴空点集合，对ASHRAE晴空辐照度模型进行两次参数寻优，形成晴空辐照度模型；基于晴空辐照度模型获取地表辐照度预测值。本发明同时考虑了辐照度和温度两种气象因素的影响，提高了超短期光伏功率预测的精度；所采用的ASHRAE晴空辐照度模型仅包含两个参数，能够在样本数据量不足的情况下依然保证模型的较高精度拟合。
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公开(公告)号：CN117709461A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311617268.5
申请日：2023-11-29
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06N5/04 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/084 , G06F16/332 , G06F16/35 , G06F40/295 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于电网故障处置技术领域，公开了一种电网故障处置辅助决策的生成方法、系统、设备及介质；其中，所述生成方法包括：获取电力调度故障处置信息以及查询问题；基于获取的电力调度故障处置信息以及查询问题，利用完成人类反馈对齐的电力大语言模型进行查询，输出电网故障处置辅助决策提示文本；其中，完成人类反馈对齐的电力大语言模型是以基于Transformer架构的预训练电力大语言模型为基础，并完成人类反馈对齐训练后获得的。本发明基于Transformer架构及人类反馈对齐调整，可实现电网故障处置辅助决策提示文本生成，具有适用范围和准确度较好，以及容易被电力领域业务人员理解的优点。
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公开(公告)号：CN116700760A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310789600.X
申请日：2023-06-29
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明属于电力自动化技术领域，公开一种云边端协同模型的更新方法、装置、电子设备及存储介质；所述方法包括：获取原始场景测试集；使用部署在云边端协同系统中的图像识别模型对原始场景测试集进行推理，获得原始推理结果；检测t时刻图像识别模型，获得图像识别模型的模型评分MS；基于原始推理结果获取t时刻图像识别模型的人类反馈分数HFS；基于MS和HFS计算综合评分；比较综合评分与阈值，根据比较结果对图像识别模型进行更新。本发明设定监测周期，能够定期掌握模型的性能；并在模型性能下降时，及时的发现并进行训练更新，及时更正模型漂移和偏见的问题。
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公开(公告)号：CN116663052A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310582461.3
申请日：2023-05-22
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多方协作下的电力数据隐私保护方法、系统、设备及介质，方法包括：通过梯度值对基于联邦学习构建的多方协作下的用能征信评分模型进行参数更新；通过模型损失函数找出使参数更新后的用能征信评分模型准确度最高的输入数据梯度；根据模型训练过程中的最小风险函数进行输入数据梯度裁剪并添加扰动；使用同态加密对梯度裁剪并添加扰动的输入数据进行保护。本发明采用联邦学习既可以保护数据安全和用户隐私，又可以充分利用分散的数据源来提升模型的性能。同时，进行输入数据梯度裁剪并添加扰动，能够有效保证在多方协作数据共享下进行模型训练的数据隐私安全。此外，使用同态加密能够有效保护联邦学习中的用户隐私和数据安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116596561A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310583068.6
申请日：2023-05-22
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q30/018 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N20/00
Abstract: 一种基于纵向联邦学习的用能企业征信评价方法、系统及设备，方法包括基于纵向联邦学习建立用能企业征信评价模型；分析用能征信数据共享场景的业务目标，剖析各参与方电网电能数据与业务目标的内在关联性，筛选出关联度满足阈值条件的电能数据特征，加密后上传至模型；梳理电网以及合作方各自的基础信息，根据基础信息建立相应的评分规则，并通过隐私计算方法计算对应评分；在评分中选取特征，将历史数据对应于模型得到的评分作为评分真实值，采用Softmax回归方法预测未来时期模型的评分，在回归的过程中对数据进行同态加密，最后对用能企业征信评价模型完成部署。本发明在扩大数据标签，增加数据池的同时，又有效保障了数据隐私。
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公开(公告)号：CN116523042A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310430045.1
申请日：2023-04-20
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明属于电网调度技术领域，提供一种电网调度实体关系联合抽取方法及系统，包括对电网故障处置多源异构数据进行收集与处理，形成电网调度文本数据；对电网调度文本数据中的实体、关系进行训练语料标注，得到训练数据；将训练数据输入知识融入语言模型‑循环神经网络‑序列标示联合训练模型中进行模型训练，得到电网调度实体关系联合抽取模型。本发明实现电网故障处理实体、关系联合抽取，支撑电网调度知识图谱构建，促进电网故障处理从传统人工到机器智能辅助的跃升，实现电网调度领域知识的积累、固化与传承，提升电网故障处理水平，开拓人工智能技术在电网调度应用的新领域。
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公开(公告)号：CN116227584A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310292234.7
申请日：2023-03-23
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G06N3/096 , G06N3/045 , G06F16/332 , G06F16/35 , G06F40/295 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 一种面向电力行业的预训练语言模型建立方法、系统及介质，方法包括：对预先建立的预训练语言模型使用电力行业文本词典进行全词遮蔽训练，得到源模型；对源模型进行模型微调，通过知识迁移获得符合各应用任务的目标模型。本发明通过对预先建立的预训练语言模型使用电力行业文本词典进行全词遮蔽训练，得到源模型，并将源模型在具体场景任务中进行微调训练，可以实现在各种下游子任务场景中的应用，相比于通用中文BERT模型，本发明对预训练语言模型使用电力行业文本词典进行全词遮蔽训练得到的源模型，在不同任务场景中的召回率和精准度上均有较大提升，在电力自然语言处理基础能力和电网业务应用场景整体上表现出优越的迁移性能。
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公开(公告)号：CN115940253A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211431313.3
申请日：2022-11-14
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种故障后电网运行稳定判别方法、装置、设备及介质，本方法将目标电网出现运行故障时的运行状态输入预设的电力系统暂态稳定评估模型中，电力系统暂态稳定评估模型输出发生故障及故障切除后发电机的动态变化曲线；判断发生故障及故障切除后发电机的动态变化曲线轨迹是否发散；如果动态变化曲线轨迹不发散，则表明目标电网即使发生故障，也能够保持稳定运行；否则，目标电网发生故障会导致运行失去稳定。本方法直接输出故障后发电机的动态行为，使用人员根据变化的功角曲线，可直观地理解故障发生过程与模型评估结果，因此模型输出结果天然地具有良好的可解释性。
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公开(公告)号：CN115129607A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210849025.3
申请日：2022-07-19
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明的目的在于提供一种电网安全分析机器学习模型测试方法、装置、设备及介质，方法包括：获取电网运行的故障样本集，故障样本集包括作为电网安全分析机器学习模型输入的原始样本；对原始样本施加扰动，生成第一对抗样本；以第一对抗样本与原始原本的差距最小为目标，以电网安全分析机器学习模型输出错误分类结果为约束条件，对第一对抗样本进行迭代寻优，得到最终攻击样本；将最终攻击样本输入电网安全分析机器学习模型中，获得第一分类结果；将第一分类结果与正确结果比较，得到测试结果。通过自动生成对抗攻击样本输入至模型，测试模型决策的鲁棒性和安全性，量化评估对抗样本攻击效果，发现模型决策风险，提升了模型应用安全性。
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