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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：CN118675011A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410691619.5
申请日：2024-05-30
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
IPC: G06V10/774 , G06V10/75 , G06V10/80 , G01R31/08
Abstract: 本申请实施提供了一种策略确定方法、装置、设备及介质，用以解决现有技术中在故障策略的确定不准确的问题。由于在本申请实施例中，电子设备将故障图像输入预先训练完成的文本描述模型中，获取该文本描述模型输出的每个故障描述，在获取到该每个故障描述后，基于每个故障描述与预先保存的每个故障策略，确定每个故障策略的分值，将分值最高的的故障策略确定为目标故障策略，从而提高故障策略的准确性。
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公开(公告)号：CN117612189A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311801250.0
申请日：2023-12-25
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
IPC: G06V30/41 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种电力设备运检认知大模型训练方法及系统，属于电力设备运检技术领域，方法包括：获取电力设备运检相关文本、图像数据；将所述电力设备运检相关文本、图像数据输入至Transformer架构中进行预训练，得到电力设备运检认知大模型；预训练中，采用层次化预训练方法对电力设备运检领域文本和图像数据进行信息融合，构建多模态模型；采用知识化预训练方法对电力设备运检文本中字符、词语、短语、句子结构的语义层级多阶段预训练，构建多基础策略和多语义层级认知模型。以此方法训练得到的模型具有很强的电力设备运检文本预测能力，可提升电力设备运检场景文本、图像数据的处理能力，为技术人员提供辅助决策。
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Patent Agency Ranking
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：CN115564071A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211282369.7
申请日：2022-10-19
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/00 , G06Q50/06 , G06F16/215 , G06F16/242 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种电力物联网设备数据标签生成方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取选定类型电力设备的数据模型、数据表和文档类数据，构建设备统一ID并进行数据质量处理；按照数据内容增加数据类型字段，字段值包括属性数据、运行数据和状态数据，形成原始数据集；定义标签信息格式和类型，采用单句形式构建标签业务规则库和规则转换库，采用机器学习构建分析标签模型库；调用标签任务调度引擎，基于标签业务规则库和规则转换库处理原始数据集，生成基础标签；调用标签任务调度引擎和分析标签模型库，利用模型分析结果生成分析标签。本发明可解决电力物联网设备故障诊断的技术瓶颈，提升电网设备的监控运维智能化水平。
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公开(公告)号：CN117496131B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311839596.X
申请日：2023-12-29
Applicant: 国网山东省电力公司济南供电公司 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 浙江大学 , 国网信息通信产业集团有限公司
Inventor： 郭鹏天 , 王晓辉 , 谈元鹏 , 陈勇 , 李黎 , 王勇 , 刘晗 , 徐康 , 陈霞 , 梁栋 , 张纪伟 , 张若冰 , 邱镇 , 卢大玮 , 周飞 , 张国梁 , 王博 , 宋明黎 , 宋杰 , 王万国 , 袁弘
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/082 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提供一种电力作业现场安全行为识别方法及系统，涉及计算机视觉和目标检测技术领域，该方法包括构建DETR模型，采用通用数据集对模型进行预训练；构建电力行业数据集，对模型进行训练；基于上述预训练完的DETR模型，在其编码层和解码层的Transformer结构中引入Adapter模块，模型结构调整完成后基于电力作业现场安全行为识别数据集进行微调，得到最终的基于DETR+Adapter的电力作业现场安全行为识别模型；将待检测图片输入基于DETR+Adapter的电力作业现场安全行为识别模型中，输出识别结果。与其他算法相比，本发明模型有更强的泛化性能与更高的检测精度。
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公开(公告)号：CN117810984A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311863688.1
申请日：2023-12-29
Applicant: 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国网浙江省电力有限公司
Abstract: 本发明属于光伏发电功率预测技术领域，公开了一种分布式光伏发电功率预测方法、系统、设备及介质；其中，所述分布式光伏发电功率预测方法包括：基于待预测发电功率的分布式光伏发电系统，获取预测时刻的气象观测数据和数值天气预报数据；基于获取的所述数值天气预报数据中的降水量和云量，确定天气类型；根据确定的所述天气类型，选取训练好的预测模型；以获取的预测时刻的所述气象观测数据和所述数值天气预报数据作为输入，利用选取的所述训练好的预测模型进行预测，获得分布式光伏发电功率预测值。本发明提供的技术方案，能够实现不同气象条件下的光伏发电功率预测，且预测的精度较高。
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公开(公告)号：CN117496131A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311839596.X
申请日：2023-12-29
Applicant: 国网山东省电力公司济南供电公司 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 浙江大学 , 国网信息通信产业集团有限公司
Inventor： 郭鹏天 , 王晓辉 , 谈元鹏 , 陈勇 , 李黎 , 王勇 , 刘晗 , 徐康 , 陈霞 , 梁栋 , 张纪伟 , 张若冰 , 邱镇 , 卢大玮 , 周飞 , 张国梁 , 王博 , 宋明黎 , 宋杰 , 王万国 , 袁弘
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/082 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提供一种电力作业现场安全行为识别方法及系统，涉及计算机视觉和目标检测技术领域，该方法包括构建DETR模型，采用通用数据集对模型进行预训练；构建电力行业数据集，对模型进行训练；基于上述预训练完的DETR模型，在其编码层和解码层的Transformer结构中引入Adapter模块，模型结构调整完成后基于电力作业现场安全行为识别数据集进行微调，得到最终的基于DETR+Adapter的电力作业现场安全行为识别模型；将待检测图片输入基于DETR+Adapter的电力作业现场安全行为识别模型中，输出识别结果。与其他算法相比，本发明模型有更强的泛化性能与更高的检测精度。
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