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公开(公告)号：CN118709818A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202311576281.0
申请日：2023-11-23
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院
Inventor： 邱镇 , 崔迎宝 , 黄晓光 , 刘璟 , 王晓东 , 张琳瑜 , 卢大玮 , 王兴涛 , 张晓航 , 苏勇 , 陶俊 , 郭庆 , 余江斌 , 黄旭东 , 聂文萍 , 程晓 , 田鹏 , 吕小红 , 陈咏涛 , 陈涛 , 吴维农 , 钟加勇 , 厉仄平 , 向菲 , 江金洋 , 李松浓 , 况彭燕 , 彭文鑫 , 戴豪礽 , 张哲宇
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F3/0486
Abstract: 本申请提供一种面向电力视觉场景的人工智能触发模型预测方法及设备，所述方法包括接收非结构化数据，并在预先构建的低代码平台的可视化界面上的第一区域显示所述非结构化数据；在所述低代码平台上查找与所述非结构化数据对应的已存储的目标模型，并在所述可视化界面上的第二区域显示所述目标模型；响应于接收到用户在所述第一区域触发的第一移动指令和在所述第二区域触发的第二移动指令，基于所述第一移动指令和所述第二移动指令，控制所述目标模型基于所述非结构化数据进行数据预测，解决了现有技术中专业性不强的用户难以使用模型的技术问题，降低了模型的使用门槛。
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公开(公告)号：CN118627724A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410646995.2
申请日：2024-05-23
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网上海市电力公司
IPC: G06Q10/063 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/048
Abstract: 本公开提供一种配电网状态评估方法、装置、设备、存储介质及程序产品，该方法包括：确定配电网的母线和连接线路，并获取所述母线和所述连接线路的电力参数；基于所述母线和所述连接线路，构建得到图拓扑结构；利用预先构建的配电网状态评估模型，处理所述电力参数和所述图拓扑结构，得到配电网状态评估结果。本公开利用配电网的物理拓扑知识进行信息传递，将配电网的物理模型信息嵌入配电网状态评估模型的学习过程中，通过挖掘数据高维的结构信息来增强模型的抗差性能，不依赖于高冗余度的伪量测，提高了配电网状态评估的准确性。
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公开(公告)号：CN117744312A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311483000.7
申请日：2023-11-08
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网山东省电力公司济南供电公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国网智能科技股份有限公司
Inventor： 邹达明 , 邱镇 , 卢大玮 , 王勇 , 刘晗 , 徐康 , 陈霞 , 梁栋 , 张纪伟 , 王晓辉 , 郭鹏天 , 李黎 , 陈勇 , 周飞 , 张国梁 , 王博 , 宋明黎 , 宋杰 , 王万国 , 袁弘
IPC: G06F30/20 , G06F30/27 , G06F30/13 , G06N3/08 , G06F111/08
Abstract: 本申请提供一种代理模型生成方法、装置、设备、存储介质及程序产品。该方法包括：基于程序分析法对原始模型执行预处理操作以获取全部输入空间；根据输入空间的分布关系确定每个输入空间被执行的初始概率；分别确定原始模型在每个输入空间对应的复杂度；根据初始概率和复杂度确定针对输入空间的采样概率；根据采样概率在全部输入空间中对原始模型进行采样以得到采样结果，并根据采样结果训练预先确定的代理模型；响应于代理模型的误差处于预设误差区间内，则生成目标代理模型。使用复杂度指导采样可以产生信息量更丰富的样本，从而减少采样量，并可以获取复杂区域的更多样本，提高代理模型在关键区域取得的拟合效果，提高代理模型的生成准确性。
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公开(公告)号：CN117271803B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311543548.6
申请日：2023-11-20
Applicant: 北京大学 , 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: 本公开提供了一种知识图谱补全模型的训练方法、装置、设备及存储介质，包括：获取每个三元组数据的头实体及尾实体，得到第一实体集合；将每个头实体和尾实体作为第一初始尾实体，获取各类模态对应的第一模态特征向量；将第一初始尾实体包括的至少一类模态中的任一分别作为目标类模态，根据其对应的第一模态特征向量与预设的第一输入数据输入至初始知识图谱补全模型，进而确定目标类模态对应的初始损失函数；对每类模态对应的初始损失函数进行加和处理，得到损失函数，确定其收敛至损失阈值得到知识图谱补全模型。本公开通过对不同模态进行单独训练得到对应的初始损失函数，减小了不同模态间的相互干扰，提高了知识图谱补全的准确率。
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公开(公告)号：CN117035078A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310979635.X
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: 本发明涉及一种多模态知识图谱统一表示学习框架，包括以下结构：知识图谱数据处理模块，对输入的知识图谱数据集进行预处理；知识图谱数据采样模块，根据知识图谱数据集中的数据生成训练模型所需的正样本和负样本；基础知识表示模型支持库，通过基础知识表示模型支持库和知识图谱数据集构建和评估知识表示模型；基础知识表示模型支持库包括基础模型库、损失函数库和模型评估函数库；知识表示模型训练支持工具，知识表示模型训练支持工具用于辅助构建、训练和评估知识表示模型。本发明支持知识表示学习的便捷开展的多种采样器，大大简化了多模态知识表示学习的研究和开发过程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113469117A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110819272.4
申请日：2021-07-20
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多路视频实时检测方法及系统，包括：采集变电站内各个摄像头的实时数据；对所述实时数据进行数据抽取，获得目标采集数据；将所述目标采集数据输入到目标检测模型，获得检测图像，所述检测图像包括检测类型，以及与所述检测类型相匹配的检测框位置信息；对所述检测图像进行编码，并将编码后的图像进行实时输出，得到输出图像。本发明通过模型处理以及实时推流的方式提升了多路视频检测的实时性和稳定性，有效保障了变电运维工作的安全稳定。
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公开(公告)号：CN113159001A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110579035.5
申请日：2021-05-26
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种图像检测方法、系统、存储介质及电子设备。其中，方法包括：利用二值化后差分图像的像素值变化确定视频流中是否存在发生变化的图像，对于检测到发生变化的图像，提取发生变化时刻之前的第一预设时长的视频流；对于未检测到发生变化的图像，提取第一时间段的视频流中的第二时间段的视频流；将提取的视频流作为待检测视频流，将待检测视频流中的待检测图像输入训练好的目标检测模型，得到待检测图像异常信息。本发明相较于对视频流的全部图像进行检测，大大减少了图像检测时的计算量，节约了因算力消耗带来的成本。
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公开(公告)号：CN111256702B
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010342191.5
申请日：2020-04-27
Applicant: 天津市普迅电力信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明的一种电力杆塔巡检用无人机自主巡检方法，通过采集单一杆塔的关键点实现该杆塔巡检路径的记录，并且通过连续杆塔巡检法、小跨度巡检法及大跨度巡检法配合使用，将巡检路径中的多个杆塔串联起来，用以适应多种电力巡检地形及工况，实现通过搭载高精度定位装置的多旋翼无人机采集飞行路径、飞行路径复飞，辅以灵活的路径规划算法以及安全可靠的自主巡检飞行逻辑处理规则，提高了无人机巡检的自动化、自主化、智能化程度，提升了工作效率，真正地将无人机巡检无人化，真正地解决了电力公司无人机巡检业务需要人员专业技能强，人员缺员率高的问题。
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公开(公告)号：CN110239275A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910553336.3
申请日：2019-06-25
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种机器人用越障车轮系统，其包括有副行走轮及副行走轮支架，在副行走轮支架的两端分别设置有副行走轮，副行走轮支架传动连接于传动芯轴的端部由传动芯轴带动运动，副行走轮分布于主行走轮的前后方，传动芯轴上还设置有第一传动齿轮，所述的主行走轮可转动的套设在传动芯轴上，所述的主行走轮上设置有用于带动其传动的第二传动齿轮，第一、第二传动齿轮分别由同步变速器驱动，动力源输送动力给同步变速器。本发明可大大提高机器人的越障能力，同时可以保护主行走轮，降低主行走轮与地同面的摩擦，提高主行走轮寿命，主、副行走轮可以灵活更换。
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公开(公告)号：CN119782695A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411557599.9
申请日：2024-11-04
Applicant: 国网山东省电力公司济南供电公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/26 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0985
Abstract: 本发明实施例提供一种基于深度神经网络的样本流数据概念漂移处理方法及系统，属于电力样本流数据的挖掘技术领域。所述方法包括：获取样本流数据；对所述样本流数据依次进行预处理操作、标准化操作以及特征提取操作；构建卷积神经网络模型；采用所述样本流数据对所述神经网络模型进行训练，并判断当前的样本流数据是否发生概念偏移；在判断所述样本流数据发生概念偏移的情况下，采用自适应学习策略更新所述卷积神经网络模型；分别计算所述卷积神经网络模型的准确率、精确率以及召回率；根据所述准确率、精确率以及召回率确定所述自适应学习策略的有效性。该方法及系统能够提高克服电力样本流数据发生概念漂移的问题。
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