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公开(公告)号：CN117787569B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410199674.2
申请日：2024-02-23
申请人： 广东电网有限责任公司
IPC分类号： G06Q10/063 , G06F18/2415 , G06F18/243 , G06F18/27 , G06N3/0442 , G06N3/126 , G06N5/01 , G06Q10/0635 , G06Q30/08
摘要： 本发明涉及智能评标技术领域，具体为智能辅助评标方法及系统，方法包括：基于预处理后的投标数据集，采用自回归积分滑动平均模型，对数据进行时间序列分析，提取时间趋势和季节性特征，识别评标关键阶段，生成评标流程关键时间节点预测结果。本发明中，通过运用自回归积分滑动平均模型和循环神经网络，不仅能够深入分析投标数据集，还能提取关键的时间趋势和季节性特征，从而更精准地预测评标流程的关键时间节点。使得评标过程能够更好地适应市场动态和项目需求的变化，提升了评标结果的准确性和适应性。通过贝叶斯网络和决策树分析，创新方案对投标方案的成功概率和风险水平进行了深入的概率决策分析。为评标决策提供了更多的数据支持。
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公开(公告)号：CN118734924A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410744350.2
申请日：2024-06-11
申请人： 广东电网有限责任公司
IPC分类号： G06N3/084 , G06N3/0455 , G06N3/094 , G06N3/0985
摘要： 本发明提出了基于NLP大模型的模型训练方法，方法包括：基于深度学习构建一个可变形态模型；设计增强学习算法，实施动态奖励机制实现自适应反馈，根据可变形态模型的实时表现调整奖励和惩罚；引入元学习策略，设计高维任务适应器对可变形态模型进行训练；根据元学习策略训练后的可变形态模型，设计使用任务相关性分数调整任务间的优先级和相关性，再动态调整训练资源分配实现多任务优化；对已训练好的可变形态模型实施对抗性多语言学习方法，用于促进高资源语言到低资源语言的知识迁移。本发明系统性地构建了一个高效且自适应的多任务、多语言NLP模型训练系统，实现确保了模型在训练、优化及应用阶段的连续性和协同性。
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公开(公告)号：CN117788957B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410199687.X
申请日：2024-02-23
申请人： 广东电网有限责任公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/20 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/72 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06N3/0985
摘要： 本发明涉及图像分类技术领域，具体为一种基于深度学习的资质图像分类方法及系统，包括以下步骤，基于原始图像数据集，采用数据增强算法，包括随机裁剪、翻转、颜色变换以及Z‑Score标准化方法，进行数据集的扩展和标准化处理，匹配深度学习模型的输入要求，生成增强后的标准化图像数据集。本发明中，通过随机裁剪、翻转、颜色变换及Z‑Score标准化，增强了模型的泛化能力和适应性，采用迁移学习算法和预训练模型，加速了训练过程，减少数据需求和计算资源，SMOTE算法处理类别不平衡问题，确保分类的公正性，图卷积网络和频域分析技术的结合，增强了对图像结构化特征的识别，神经风格迁移技术的应用，优化图像的视觉表现，进一步提升模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117788957A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410199687.X
申请日：2024-02-23
申请人： 广东电网有限责任公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/20 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/72 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06N3/0985
摘要： 本发明涉及图像分类技术领域，具体为一种基于深度学习的资质图像分类方法及系统，包括以下步骤，基于原始图像数据集，采用数据增强算法，包括随机裁剪、翻转、颜色变换以及Z‑Score标准化方法，进行数据集的扩展和标准化处理，匹配深度学习模型的输入要求，生成增强后的标准化图像数据集。本发明中，通过随机裁剪、翻转、颜色变换及Z‑Score标准化，增强了模型的泛化能力和适应性，采用迁移学习算法和预训练模型，加速了训练过程，减少数据需求和计算资源，SMOTE算法处理类别不平衡问题，确保分类的公正性，图卷积网络和频域分析技术的结合，增强了对图像结构化特征的识别，神经风格迁移技术的应用，优化图像的视觉表现，进一步提升模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN216599019U
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202123268226.4
申请日：2021-12-23
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司韶关供电局
摘要： 本实用新型涉及无功补偿装置技术领域，公开了一种高压无功补偿复合装置。该高压无功补偿复合装置包括承载台、电抗器和电路保护组件，电抗器设置于承载台上，电抗器通过导线与母线电连接；电路保护组件包括支撑架和真空断路器，支撑架设置于电线杆上，真空断路器设置于支撑架上且与电抗器串联连接。本实用新型提供的高压无功补偿复合装置，能够有效防止野外动物靠近电抗器或对电抗器造成损伤，提高了电抗器的安全性和运行寿命，减少了维护及运行成本；同时，当系统发生故障时，电路保护组件能够迅速切断故障电流，保护电路，防止事故范围扩大。
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公开(公告)号：CN208431781U
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201821005082.9
申请日：2018-06-27
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电科院能源技术有限责任公司
摘要： 本实用新型公开了一种锅炉污泥掺烧系统，包括料斗、储料仓、第一振动给料机、第二振动给料机、第一输送带和第二输送带。料斗用于收集卸料车运输来的污泥；第一输送带用于将污泥运输至储料仓；储料仓用于存储污泥，其入料口与第一输送带的出料口连接；第二输送带用于将污泥运送至电厂锅炉；第一振动给料机和第二振动给料机用于定量分配污泥，第一振动给料机设于料斗出料口和第一输送带入料口之间，第二振动给料机设于储料仓出料口和第二输送带入料口之间。本实用新型公开的锅炉污泥掺烧系统能够在卸料存储车间对污泥进行卸载，并最终将污泥运输至锅炉中掺烧，完成了污泥卸载、存储和上料的一体化过程。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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