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公开(公告)号：CN116796831A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310713933.4
申请日：2023-06-15
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，公开了一种联邦学习模型训练方法、系统、计算机设备及存储介质，包括：获取各参与方提交的加密数据，并结合预设的联邦学习预训练模型，得到各参与方的数据质量评价结果；根据各参与方的数据质量评价结果修正联邦学习预训练模型的损失函数，得到修正损失函数，并根据修正损失函数更新联邦学习预训练模型的模型参数。实现对数据本身的质量进行差异化评价和利用，提高优质数据对模型训练结果的贡献，降低劣质数据对模型训练结果的影响，进而有效提升联邦学习模型的训练效果，保证训练后的联邦学习模型的有效性。此外，还能够引导各参与方基于其真实数据进行加密提交，进一步提升训练数据质量和模型训练质量。
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公开(公告)号：CN116663052A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310582461.3
申请日：2023-05-22
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多方协作下的电力数据隐私保护方法、系统、设备及介质，方法包括：通过梯度值对基于联邦学习构建的多方协作下的用能征信评分模型进行参数更新；通过模型损失函数找出使参数更新后的用能征信评分模型准确度最高的输入数据梯度；根据模型训练过程中的最小风险函数进行输入数据梯度裁剪并添加扰动；使用同态加密对梯度裁剪并添加扰动的输入数据进行保护。本发明采用联邦学习既可以保护数据安全和用户隐私，又可以充分利用分散的数据源来提升模型的性能。同时，进行输入数据梯度裁剪并添加扰动，能够有效保证在多方协作数据共享下进行模型训练的数据隐私安全。此外，使用同态加密能够有效保护联邦学习中的用户隐私和数据安全。
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公开(公告)号：CN116596561A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310583068.6
申请日：2023-05-22
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q30/018 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N20/00
Abstract: 一种基于纵向联邦学习的用能企业征信评价方法、系统及设备，方法包括基于纵向联邦学习建立用能企业征信评价模型；分析用能征信数据共享场景的业务目标，剖析各参与方电网电能数据与业务目标的内在关联性，筛选出关联度满足阈值条件的电能数据特征，加密后上传至模型；梳理电网以及合作方各自的基础信息，根据基础信息建立相应的评分规则，并通过隐私计算方法计算对应评分；在评分中选取特征，将历史数据对应于模型得到的评分作为评分真实值，采用Softmax回归方法预测未来时期模型的评分，在回归的过程中对数据进行同态加密，最后对用能企业征信评价模型完成部署。本发明在扩大数据标签，增加数据池的同时，又有效保障了数据隐私。
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公开(公告)号：CN114692868A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210297072.1
申请日：2022-03-24
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明属于电力自动化领域，公开了一种基于联邦学习的人工智能模型训练方法、装置及系统，包括：获取初始人工智能模型并发送至各计算节点；接收中心节点发送的初始人工智能模型，作为本地人工智能模型；迭代进行更新步骤，至预设更新迭代阈值或当前人工智能模型满足预设条件时，将当前人工智能模型作为训练完成人工智能模型，并发送至各计算节点；迭代进行梯度计算步骤至预设梯度计算迭代阈值，并接收中心节点发送的训练完成人工智能模型，或者，迭代进行梯度计算步骤至接收到中心节点发送的训练完成人工智能模型，采用训练完成人工智能模型更新本地人工智能模型。通过异步模型参数更新方法提升高性能计算节点的算力利用率，提升模型训练速度。
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公开(公告)号：CN110084382B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN201811193711.X
申请日：2018-10-12
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 一种配电网检修车辆调度方法，包括：获取各检修中心车辆信息、需要检修的业务地点信息；将所述各检修中心车辆信息、需要检修的业务地点信息带入预先设定的运营成本模型，采用遗传算法进行求解获得车辆调度方案；其中所述运营成本模型以运营成本最小为目标并结合边界约束条件构建；所述需要检修的业务包括：计划检修、故障抢修和临时检修。配电网电力故障检修业务水平的全体提高与资产管理水平的精益提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114881225A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210434377.2
申请日：2022-04-24
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 一种输变电巡检模型网络结构搜索方法、系统及存储介质，属于深度神经网络结构设计技术领域，搜索方法包括根据输变电巡检任务需求设计多个基础网络模块；从多个基础网络模块中选择若干数量的模块构建超网络；采用剪枝策略对超网络进行训练，从超网络的每一个隐藏层选择出一个最优基础网络模块，将选择出的所有基础网络模块按顺序进行串联，获得输变电巡检模型目标网络结构。本发明基于超网络剪枝策略实现神经网络结构搜索，通过基础网络模块设计、超网络构建、超网络剪枝训练三个步骤实现神经网络结构的自动化搜索，能够便捷高效的自动设计性能优异的神经网络结构，避免过多算力消耗，提高深度学习模型的研发效率，降低研发成本，减少人力消耗。
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公开(公告)号：CN114979137A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210461613.X
申请日：2022-04-28
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H04L67/10 , H04L61/4511 , H04L67/1097 , H04L67/568 , H04L43/10 , G06F16/23 , G06F16/27
Abstract: 本发明公开了一种用于电力行业高并发处理的方法、系统、设备及介质，所述方法包括以下步骤：获取并判定电力行业高并发请求是否涉及静态资源，若是则响应请求，若否则通过虚拟IP分发方式，获得缓冲后的请求；通过微服务进行处理，然后发送到分布式缓存Redis中尝试取得数据，若有数据则响应请求，若没有数据则送至消息队列Kafka，缓冲处理后的请求输入电力行业系统内网读写数据库，进行分库、分表以及读写分离处理，数据库更新分布式缓存并响应请求。本发明提供的技术方案可用于电力行业高并发处理，具有高性能、高可用以及高拓展的优点。
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公开(公告)号：CN110084382A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201811193711.X
申请日：2018-10-12
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 一种配电网检修车辆调度方法，包括：获取各检修中心车辆信息、需要检修的业务地点信息；将所述各检修中心车辆信息、需要检修的业务地点信息带入预先设定的运营成本模型，采用遗传算法进行求解获得车辆调度方案；其中所述运营成本模型以运营成本最小为目标并结合边界约束条件构建；所述需要检修的业务包括：计划检修、故障抢修和临时检修。配电网电力故障检修业务水平的全体提高与资产管理水平的精益提升。
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公开(公告)号：CN114968557A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210461614.4
申请日：2022-04-28
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种用于电力行业定时任务调度的方法、系统、设备及介质，所述方法包括：获取待调度的电力行业定时任务，基于电力行业定时任务的属性信息生成多个任务批次；周期性检查每个任务批次中每个定时任务的依赖状态和超时状态，获得依赖状态检查结果和超时状态检查结果；将依赖状态检查结果和超时状态检查结果均符合预设要求的任务批次中的定时任务，分别分配给预选取的分布式设置的工作机进行执行，实现分布式调度。本发明提供的定时任务分布式调度处理方法，相比于目前的单点调度处理，具有较高的处理效率。
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公开(公告)号：CN113761891A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111015399.7
申请日：2021-08-31
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F40/279 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于电力人工智能领域，公开了一种电网文本数据实体识别方法、系统、设备及介质，包括以下步骤：获取待识别电网文本数据；将待识别电网文本数据输入预设的电网文本实体识别模型中，得到待识别电网文本数据的实体识别结果；其中，预设的电网文本实体识别模型通过标注电网文本数据训练实体识别模型得到，所述实体识别模型从输入至输出方向依次包括ERNIE预训练模型和BiLSTM‑CRF模型。能够在低数量标注电网文本数据的情况下，实现电网文本数据较高的实体识别准确率，满足电网文本数据的实体识别需求。
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