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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
Applicant: 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
Abstract: 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：CN117725925A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311676082.7
申请日：2023-12-08
Applicant: 福建省亿力信息技术有限公司
IPC: G06F40/289 , G06F40/216 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种电力词汇挖掘方法、装置及存储介质，以字符为单位分割电力词汇语句；利用BERT模型预处理生成字符xi的含有上下文信息的字向量；使用bilstm模型进行编码捕获距离当前预设字符距离的远距离上下文信息，通过对上下文的信息深度理解分析当前词语的语义；使用CRF层对编码信息进行最大概率的推导，输出分词的结果与该结果的可信度。本发明可以大幅度提升了电力文本分词的效果，相对比传统的词典分词方法。本专利方法对文章歧义词、新词的兼容性的得到大大改善与提升，同时大幅度减少对分词词典的依赖性。
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公开(公告)号：CN117634925A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311666766.9
申请日：2023-12-06
Applicant: 福建省亿力信息技术有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及重过载预测领域，公开了一种基于乔‑威廉分布和卷积网络的配网重过载预测方法，该方法包括：获取配网重过载母线处的三相电压波形数据，并求取数据的乔‑威廉分布时频谱；利用乔‑威廉分布二维时频矩阵降维方法对各相电压的乔‑威廉分布时频谱进行图像降维处理，在频率和时间维度进行分块求和，并合并为三相电压分块时频谱；对分块时频谱进行归一化，并分为训练集和测试集；将卷积网络的卷积核改造为矩形尺度；标记训练集，进行卷积网络训练；采用训练完成的卷积网络对测试样本进行预测。本发明针对配网重过载预测问题，使用基于乔‑威廉分布和卷积网络的配网重过载预测方法，能准确预测配网运行的重过载状态，提高电网可靠性。
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公开(公告)号：CN113485104A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110740746.6
申请日：2021-06-30
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 福建省亿力信息技术有限公司
Inventor： 邓勇 , 李宏发 , 连纪文 , 郑蔚涛 , 王栋 , 陈汉城 , 刘璐 , 陈行滨 , 黄锐 , 李霄铭 , 李棋 , 林旭军 , 熊军 , 陈卓琳 , 余翔 , 翁晓锋 , 江秀 , 潘丹 , 林栋 , 许高术 , 杨启帆 , 杨劲怀 , 吴茜 , 谢景宇 , 林灵婷 , 陈豪 , 丁宁 , 林嘉 , 乐艺泽 , 谢丹鸿
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于强化学习Q‑Learning的模糊控制“云做青”智能算法。首先，将制茶时的环境信息模糊化后作为做青模糊强化系统规则库中模糊规则的前件，通过强化学习系统获取模糊规则的结论即模糊规则的后件，并将做青桶包括转动方向、转动程度、转动时间的不同组合作为强化学习系统的动作集，每一条模糊规则的后件为强化学习系统的动作集中的一个；其次，建立做青模糊强化系统规则库，即每条模糊规则的前件分别对应动作集中的所有动作，并作为该条模糊规则可能的后件，同时为每一个动作分配一个函数作为动作的评估值；通过更新每条模糊规则可能动作的值，在学习之后选择模糊规则中的具有最大值的动作作为模糊规则的结论，从而得到最终的模糊控制输出。
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公开(公告)号：CN112991092A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110182350.4
申请日：2021-02-08
Applicant: 福建省亿力信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于知识图谱技术的保供电预警信息分析方法，其包括如下步骤：S1，设立目标数值：进行数据关联计算分析，得出预警目标数值并在大屏上展示；S2，需求分析：建立保供电预警信息构成框架，建立基于知识图谱技术的保供电预警信息模型，建立保供电预警信息分析系统；S3，总体计划；S4，开发方案：系统功能模块开发和数据集成开发；S5，实施方案。本发明提出的一种基于知识图谱技术的保供电预警信息分析方法，以实际电网特殊区域保供电的实际需求出发进行分析，以预测、预警为主线，向电网保供电用户提供决策支持，改善了电网保供电用户与电网之间的兼容性和协调性，有利于推动电网稳定性、用户满意度的目标。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117829407A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311663081.9
申请日：2023-12-06
Applicant: 福建省亿力信息技术有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q30/0601 , G06Q50/06 , G06F16/951 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06F18/2433 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及智能电网监测领域，公开了一种基于多学习器融合的电网窃电检测方法，包括：利用数据抓取技术访问营销系统，进入用电信息采集系统，查询异常用户样本与用电量，利用第一模型对异常数据进行预处理；利用预处理后的数据集输入到由categorical boosting算法、随机森林和梯度提升决策树三种机器学习算法组成的第二模型，得到所述第二模型；将第二模型所得数据输入到第三模型；根据多模型集成监测模型开展窃电监测。本发明基于多学习器融合的电网窃电检测方法提高用户窃电监测精度，缩小供需缺口，减少能源支出与发电成本，有助于控制用户违规行为，助力电力系统稳定高效运行。
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公开(公告)号：CN118013353A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410007425.9
申请日：2024-01-03
Applicant: 福建省亿力信息技术有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/27 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种用户用电数据筛查方法，本发明基于用户的用电数据，结合以往用电数据筛查经验，选定多维度用电特征，构建基于逻辑回归分类算法的监督学习模型，利用已稽核的用户数据，进行模型训练迭代，从而实现异常用电用户的精准研判。该方法包括：基于居民用电数据，选定用户用电特征；选定监督学习算法，构建每个用户为异常用电用户的概率；基于所述概率设置筛选阈值，研判散乱污用户；稽核散乱污研判结果，确定异常用电用户；利用已稽核的数据，训练算法模型；迭代模型权重参数；根据更优算法权重，优化异常用电用户的研判准确率。
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公开(公告)号：CN117725050A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311663233.5
申请日：2023-12-06
Applicant: 福建省亿力信息技术有限公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/2458 , G06F18/243 , G06F18/2433 , G06F18/26 , G06N3/006 , G06N20/20 , G06Q50/06 , G06F16/22 , G06F18/10
Abstract: 本发明涉及数据处理领域，公开了一种基于蜂群优化和孤立森林的电力数据清洗方法，该方法包括：通过人工或流程自动化手段采集数据集；使用孤立森林算法计算样本异常分数，异常数据检测结果；以孤立森林的子采样数、特征数和最大树深度作为蜂群算法初始蜜源的位置向量，以K折交叉验证计算蜂群算法的目标函数；根据蜂群算法迭代更新孤立森林三种参数；重新构建孤立森林，计算得到检测精度分数，迭代蜜源位置；达到迭代终止条件后，获得最优的孤立森林模型，清洗异常数据。本发明针对电力数据中的异常数据清洗问题，使用基于蜂群算法优化和孤立森林的电力数据清洗方法，能够准确识别电力数据中的异常数据，对电力企业运营具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN113485104B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202110740746.6
申请日：2021-06-30
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 福建省亿力信息技术有限公司
Inventor： 邓勇 , 李宏发 , 连纪文 , 郑蔚涛 , 王栋 , 陈汉城 , 刘璐 , 陈行滨 , 黄锐 , 李霄铭 , 李棋 , 林旭军 , 熊军 , 陈卓琳 , 余翔 , 翁晓锋 , 江秀 , 潘丹 , 林栋 , 许高术 , 杨启帆 , 杨劲怀 , 吴茜 , 谢景宇 , 林灵婷 , 陈豪 , 丁宁 , 林嘉 , 乐艺泽 , 谢丹鸿
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于强化学习Q‑Learning的模糊控制“云做青”智能算法。首先，将制茶时的环境信息模糊化后作为做青模糊强化系统规则库中模糊规则的前件，通过强化学习系统获取模糊规则的结论即模糊规则的后件，并将做青桶包括转动方向、转动程度、转动时间的不同组合作为强化学习系统的动作集，每一条模糊规则的后件为强化学习系统的动作集中的一个；其次，建立做青模糊强化系统规则库，即每条模糊规则的前件分别对应动作集中的所有动作，并作为该条模糊规则可能的后件，同时为每一个动作分配一个函数作为动作的评估值；通过更新每条模糊规则可能动作的值，在学习之后选择模糊规则中的具有最大值的动作作为模糊规则的结论，从而得到最终的模糊控制输出。
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公开(公告)号：CN118966282A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411102526.0
申请日：2024-08-12
Applicant: 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
Abstract: 本申请涉及一种面向供电服务指挥大模型的上下文长度扩展方法及系统，包括以下步骤：采用正余弦函数将位置编码添加到输入词嵌入中，使大模型考虑词序信息；在多头自注意力机制中，将每个位置的编码向量进行旋转变换，使用旋转变换后的位置信息计算注意力得分，更好地捕捉长距离依赖关系；利用神经切核特性对旋转位置编码进行插值，使用若干数据对语义大模型进行微调，扩展上下文窗口，减少高频信息损失；构建供电服务指令数据集，专家检查修正和拓展指令数据集，使用供电服务指令数据集对改进后的语义大模型进行指令微调，使语义大模型适应拓展后的上下文长度。
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