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公开(公告)号：CN109412149A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811220020.4
申请日：2018-10-18
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种基于区域划分的电网子图构建方法、拓扑分析方法及装置，该电网子图构建方法包括：获取电网系统中的设备元件及其属性信息，建立为顶点数据；根据设备的地理区域属性将顶点数据划分为多个区域顶点集；获取各区域顶点集中每两个顶点间的二元关系，根据二元关系构建各区域顶点集的二元关系集；根据电网系统中设备元件的连接关系构建第一边集；根据二元关系集和第一边集的对应关系，构建区域顶点集的对应的第二边集；根据区域顶点集与第二边集构建电网系统的区域子图。通过实施本发明，有效的对电网数据进行划分，且划分后的子图规模相对平衡，从而实现电网数据的分布式存储和并行化处理，提高了拓扑分析的效率。
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公开(公告)号：CN111651601B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010490481.4
申请日：2020-06-02
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山西省电力公司
IPC分类号： G06F16/35 , G06F40/289 , G06Q50/30
摘要： 本发明涉及故障分类技术领域，具体涉及电力信息系统的故障分类模型的训练方法及分类方法。训练方法包括获取电力信息系统的故障文本训练集；故障文本训练集中的各个故障文本带有至少一个故障分类标签；对各个故障文本进行预处理；对预处理后的各个故障文本进行文本向量化，得到向量化的故障文本；将向量化的故障文本输入故障分类模型中得到各个故障文本对应的至少一个预测分类标签，并利用各个故障文本的故障分类标签与对应的至少一个预测分类标签，对故障分类模型中的参数进行优化。各个故障文本带有至少一个故障分类标签，故障分类模型对其进行分类可以得到至少一个预测分类标签，能够在保证故障分类准确率的前提下，提高故障文本分类的效率。
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公开(公告)号：CN110266938B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201910439508.4
申请日：2019-05-24
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的变电站设备智能拍摄方法及装置，该方法包括：控制镜头按预设角度增量沿水平方向转动并采集图像信息，记录当前镜头的第一拍摄角度和第一拍摄焦距；调用预设的变电站设备智能识别模型对图像信息进行分析，识别图像信息中目标设备的位置及数量；根据目标设备的位置及数量调整镜头的角度和/或焦距，记录调整后镜头拍摄的第二拍摄角度和第二拍摄焦距；将镜头角度复原为第一拍摄角度，将镜头焦距复原为第一拍摄焦距；返回控制镜头按预设角度增量沿水平方向转动并采集图像信息的步骤，直至镜头累计转动一周。通过实施本发明，免去了人工提前设定巡视目标、拍摄角度和焦距等繁琐操作，提高了图像采集的效率。
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公开(公告)号：CN108494575B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201810054617.X
申请日：2018-01-19
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于图数据库的电力通信网运行方式建模方法及系统，该电力通信网运行方式建模方法包括：获取电力通信网数据源，从电力通信网数据源中提取各电力通信网设备的设备信息；建立节点模型；建立边模型；根据设备信息分别为节点模型及边模型配置属性信息；根据电力通信网实际运行方式及路由信息，获取参与运行的设备节点及传输边的运行数据；根据节点模型、边模型、属性信息及运行数据构建电力通信网运行方式图模型。通过实施本发明，实现了对电力通信网运行方式的建模，建模方法简洁高效，为后续对电力通信网运行方式进行拓扑分析提供数据基础，从而提高拓扑分析的性能。
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公开(公告)号：CN111737435A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010592462.2
申请日：2020-06-24
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/33 , G06F40/284 , G06Q10/00 , G06Q50/06 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了一种问答故障诊断的辅助决策模型构建、决策方法及系统，方法包括：将预设语料库中的对话数据进行预处理，获取对话数据的词向量；将对话数据中的每组提问者与应答者的词向量进行预设维度匹配，得到包含答案信息的问题的词向量；将每组包含答案信息的问题的词向量与对应每组应答者对话数据中的每个词向量进行向量相似度计算，得到对应的关系向量，通过神经网络模型计算各个关系向量间的相关值，基于相关值进行应答者的答案与提问者的问题相关度的排序；根据排序完成故障诊断的辅助决策。本发明通过对语料库的数据信息进行分析，并对分析信息进行相关度的排序，提高了对话信息利用率、检索的准确率，能够更加准确获取问题的答案。
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公开(公告)号：CN111611792A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010439068.5
申请日：2020-05-21
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F40/232 , G06F40/295 , G10L15/26
摘要： 本发明提供了一种语音转录文本的实体纠错方法及系统，该方法包括：对从目标语音转录文本中提取的实体词汇进行拼音标注；利用标注的拼音及基于拼音相似度的编辑距离对实体词汇进行聚类，生成聚类结果；将聚类结果中在同一类别出现频率最高的实体词汇确定为标准实体词汇，并将该类别中其他实体词汇替换为标准实体词汇。通过利用基于拼音相似度的编辑距离对实体词汇进行聚类，从而将拼音相似度作为参考因素加入编辑距离算法中，加强了对同义词及音词的辨别能力，使得聚类结果更加符合语音转录文本的实际情况，根据该聚类结果用同一类别中出现频率最高的实体词汇替换其他实体词汇，实现了对语音转录文本的纠错，进而提高了最终语音转录文本的准确性。
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公开(公告)号：CN111324706A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010071319.9
申请日：2020-01-21
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06Q30/00 , G10L15/26
摘要： 本发明公开了一种标注方法、装置及电子设备，其中标注方法包括：获取待标注问题文本；确定所述待标注问题文本表征的问题是否属于目标类别；当所述待标注问题文本表征的问题属于所述目标类别，确定所述目标数据库中是否包含所述待标注问题文本；当所述目标数据库中包含所述待标注问题文本，按照预设标签对所述待标注问题文本进行标注。通过对得到的待标注问题文本的类别进行确定，当属于目标类别时，根据目标数据库中对该问题文本预设的标签进行标注，保证了对相同问题文本标注的一致性，继而提高了基于标注文本形成的人工智能客服对相同问题服务的准确性。
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公开(公告)号：CN111309868A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010104775.9
申请日：2020-02-20
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种知识图谱构建、检索方法及装置，应用于电力终端设备的关系数据表，其中，知识图谱构建方法包括：获取至少一个电力终端设备的关系数据表；根据所述关系数据表构建知识图谱概念层及知识图谱实例层；将所述知识图谱概念层与所述知识图谱实例层进行组合形成知识图谱。本发明通过将表格数据转换为概念层和实例层，能够更加清晰的体现关系数据之间的关系，提高用户需求理解和资源描述的准确度。
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公开(公告)号：CN110968692A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911010301.1
申请日：2019-10-23
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种文本分类方法及系统，方法包括：获取待分类文本的父标签并转化为父标签词索引向量；将父标签词索引向量与文本词索引向量进行父标签嵌入操作得到文本词索引表征，然后进行转化生成待分类文本的语义向量；利用神经元有序的循环神经网络学习语义向量的层次结构，对层次结构的各层参数进行训练输出文本表征；利用多层感知器对文本表征进行非线性操作，获取待分类文本各层标签对应的概率分布；根据文本最后一层标签的概率分布获取文本分类结果。本发明将神经元有序的循环神经网络和多层感知器的组合模型处理大量标签的文本分类任务，涉及的参数少收敛速度快，通过对文本进行逐层的方式，与现有的平面分类器相比，大大提高了分类性能。
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公开(公告)号：CN110807353A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201910826233.X
申请日：2019-09-03
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及人工智能、输变电技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的变电站异物识别方法、装置及系统。包括以下步骤：采集变电站的场景图像；根据预先建立的变电站异物的目标检测模型，对所述场景图像中的异物进行识别，得到所述场景图像内的异物所在位置和异物的类型；其中，所述变电站异物的目标检测模型为根据预设的变电站内的异物类型以及若干变电站异物图像进行训练得到。本发明提升了异物检测准确性，能具体分辨出异物的种类，还能起到辅助变电站巡视、监控的作用。本发明方法所开发的模块可集成到固定摄像头和机器人本体以及它们的远程控制系统，赋予它们智能识别变电站内异物的能力，提升变电站巡视和监控的智能化水平。
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