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公开(公告)号:CN117726799A
公开(公告)日:2024-03-19
申请号:CN202311745525.3
申请日:2023-12-18
申请人: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 武汉大学
IPC分类号: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/096 , G06N3/0895 , G06N3/044 , G06N3/084
摘要: 本发明涉及一种基于小样本和迁移学习的自监督预训练方法,包括以下步骤:获取原始数据并进行预处理,原始数据包括大量无标注图像样本数据和部分有标注图像样本数据;构建目标检测基础网络模型;基于原始数据构建基础目标检测数据集,输入至目标检测基础网络模型中,进行预训练;收集包括导线断股和线路覆冰异常情况的输电线路巡检图像放入小样本巡检专业数据集中;利用小样本巡检专业数据集,在基础目标检测模型之上进行迁移学习,得到用于识别导线断股和线路覆冰的输电线路巡检目标识别模型;通过容器化部署的方式将输电线路巡检目标识别模型封装为镜像,将该镜像部署于输电线路巡检设备中,进行输电线路巡检。
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公开(公告)号:CN117172320A
公开(公告)日:2023-12-05
申请号:CN202311232199.6
申请日:2023-09-22
申请人: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号: G06N5/022 , G06F18/214 , G06F18/24
摘要: 本发明涉及一种基于ChatGPT微调预训练模型优化电力主设备缺陷诊断的方法。构建一个包含80%正确语句和20%由ChatGPT API生成的语法错误语句的语料库。将领域特定的长文本转换为CoLA数据集格式。采用Adapter BERT作为基础架构进行微调,基础模型使用bert‑Chinese‑base,并在满足准确性阈值后冻结所有层参数,将模型作为特征提取器。通过汇总最后一个隐藏层的输出,得到最终的向量表示。选取表现优秀的KGC模型,仅修改其输入层。引入一个全连接层在预训练语言模型的输出层和KGC模型之间。全连接层在KGC任务迭代过程中训练并更新其参数。最后,在KGC模型中,通过计算候选实体的概率并对其排序,选取前k个实体作为最终答案。实验结果表明,该方法在诊断电力主设备缺陷方面有效地提高了KGC的性能。
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公开(公告)号:CN114912919A
公开(公告)日:2022-08-16
申请号:CN202210362760.1
申请日:2022-04-08
申请人: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
摘要: 本发明涉及一种基于区块链的电力资源灵活聚合方法。该方法包括:S1、部署区块链一体机:在用户侧部署区块链一体机,对接相应地区从链数据上链服务,采集双向电量数据进行上链,记录交易时间及电量大小;S2、搭建基于区块链的资源聚合平台:以相应地区从链存证数据为基础,依托区块链和智能合约技术,实现网侧与用户侧灵活性调节需求的快速撮合与高效响应;资源聚合平台提供响应用户链上身份注册与身份认证功能。本发明可实现用户侧海量灵活性资源接入。
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公开(公告)号:CN106597041A
公开(公告)日:2017-04-26
申请号:CN201611015234.9
申请日:2016-11-18
申请人: 国网福建省电力有限公司 , 国家电网公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
摘要: 本发明提出一种用标准表接入的电能表不停电更换方法,在电表回路中接入了标准表,在旧电能表开始拆除到新电能表完成安装的过程中,通过切换电能计量装置中的短路片搭建电能计量回路,利用标准表实现了换表过程中的电能计量。本发明可以实现换表过程中的电能计量,避免了现有的停电换表时,电能遗漏计量产生的经济损失。本方法采用三相0.02级便携式多功能功率电能标准表,计量准确度可以得到保障。同时,电能计量装置接线盒上下区块和短路片的设计可以保障待拆电能表和新装电能表在拆装过程中完全断电,与带电的标准表电能计量回路隔离,实现安全操作。
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公开(公告)号:CN118964644A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202411102527.5
申请日:2024-08-12
申请人: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 福建省亿力信息技术有限公司
摘要: 本发明涉及一种面向供电服务指挥的语义大模型内容可控生成方法,包括以下步骤:预先获取知识库文件同时加载知识库文件的文本内容,并对知识库文件的文本内容进行分割,获取问句文本内容;基于Sentence‑BERT句嵌入表征模型的文本向量化方法,计算问句文本内容与知识库文件的文本内容的向量相似度,并存储到向量数据库中;使用混合检索计算问句文本内容与知识库文件的文本内容的综合相关度评分,根据综合相关度评分对向量数据库中对应的向量相似度结果进行排序;对问句文本内容以及知识库文件文本内容检索结果,使用输入‑输出的安全防护模型提高语义大模型安全性;实现面向供电服务指挥的语义大模型内容的可控生成。
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公开(公告)号:CN117875710A
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202410037813.1
申请日:2024-01-10
申请人: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/2415 , G06F18/243 , G06N5/01
摘要: 本发明涉及一种基于贝叶斯网络的变电站设备模型安全分析与风险评估方法。首先,基于故障树分析,将设备故障事件建模为故障事件树,并利用可靠性数据估计设备故障率。然后,通过贝叶斯网络建立起设备模型的风险评估模型。该风险评估模型能够考虑设备的故障率、故障事件以及其它相关因素,实现对变电站设备模型的动态风险评估。本发明创造性地将变电站设备模型中物理部件的故障率和故障事件引入风险评估,得到一种新的风险指标层次结构。不仅考虑可靠性指标,还考虑变电站设备模型的本质安全特征,能够定量地呈现动态风险水平。通过将故障率和故障事件与贝叶斯网络相结合,可以更准确地评估设备的风险水平,并提前采取必要的措施来避免事故的发生。
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公开(公告)号:CN117692313A
公开(公告)日:2024-03-12
申请号:CN202311510599.9
申请日:2023-11-13
申请人: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号: H04L41/0803 , H04L41/084 , H04L67/12 , H04L41/08 , H04L67/10
摘要: 本发明涉及一种基于云边协同应用技术的设备即插即用方法,包括以下步骤:通过业务主站使用感知设备的设备信息建立感知设备配置模型;在感知设备安装前,业务主站通过物联管理平台下发该感知设备的配置模型至边缘设备,当该感知设备安装完成并通电后,边缘设备根据物联管理平台下发的配置模型实现对感知设备的远程配置,感知设备在配置完成后可直接使用,实现即插即用功能,解决了以往接入感知设备后边缘设备需要逐个进行识别的问题,提高了感知设备的接入与运维效率。
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公开(公告)号:CN117523279A
公开(公告)日:2024-02-06
申请号:CN202311474465.6
申请日:2023-11-08
申请人: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06Q50/06
摘要: 本发明提出一种电力业务AI算法模型运行指标体系构建方法,包括如下步骤:步骤S1:针对图像、视频类电力业务人工智能算法模型,结合算法模型特性,对模型进行D PATCH攻击;步骤S2:在训练数据中加入构造的对抗样本,破坏原有的训练数据的概率分布,使模型产生分类或聚类错误;步骤S3:基于对抗样本攻击技术,生成模型运行安全性指标,生成复杂运行环境下模型运行稳定性指标,构建电力业务AI算法模型运行指标体系;本发明能够解决现有技术中无法直观体现模型规避攻击的能力和模型安全性的问题,从而为进行相关模型性能的评估提供参考。
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公开(公告)号:CN117370574A
公开(公告)日:2024-01-09
申请号:CN202311326352.1
申请日:2023-10-13
申请人: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号: G06F16/36 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/045 , G06F40/30 , G06N3/08 , G06F18/2135 , G06Q10/20 , G06Q50/06
摘要: 本发明提出了提高电力主设备知识图谱嵌入模型性能的缺陷分析方法,针对电力设备缺陷进行预测,采用基于BERT的微调和知识图谱嵌入模型KGEMs;首先,通过收集和整理电力主设备的缺陷信息,创建缺陷数据集;其次,定义本体并设计知识图谱;然后,利用预训练的BERT模型处理特定领域语料库,微调BERT以更好地理解句子语义并提取更有价值的特征;最后,通过结合KGEMs的训练和测试,实现更准确、有效的电力设备缺陷预测;本发明克服了直接使用BERT在专业领域词汇上的不足,并显著提高了预测任务的性能,可以实现对在有限资源环境下对电力主设备缺陷的高效准确识别与处理,提高知识图谱嵌入模型在电力主设备缺陷分析中的链接预测性能,进一步提高诊断准确率和维修效率。
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公开(公告)号:CN117370572A
公开(公告)日:2024-01-09
申请号:CN202311326237.4
申请日:2023-10-13
申请人: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 厦门大学
摘要: 本发明提出基于冯诺依曼图熵的主设备故障知识图谱知识推理方法,包括以下步骤;步骤一、构建用于训练与测试的数据集,对数据进行分析处理,获得结构化数据;步骤二、定义本体,构建三元组和知识图谱;步骤三、基于冯诺依曼图熵和认知推理理论设计推理模型;进行全图信息的统计和冯诺依曼图熵的计算,将计算所得的结果与认知图推理双阶段方法的第一阶段相融合,完成邻域的筛选,获得构建完成的认知图,并为图中的全部节点赋予分数;步骤四、对推理模型测试,通过学习知识图谱中已有的局部和全局知识,推断出知识图谱中可能存在的新的事实;本发明能挖掘其高阶结构,在给定头实体和关系的情况下,对尾实体进行推断,为电力知识图谱补充新的知识。
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