一种基于深度学习的电网故障处置预案语义建模系统及方法

    公开(公告)号:CN113360641A

    公开(公告)日:2021-09-07

    申请号:CN202110495901.2

    申请日:2021-05-07

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的电网故障处置预案语义建模系统及方法,采用词向量模块完成故障处置预案文本向量化表示,采用预案实体识别模块和预案关系抽取模块完成对故障处置预案文本中全部实体成分提取,采用预案意图理解模块完成对故障处置预案中不同处置片段的意图判别,基于不同意图完成不同设备类型表的选择,进而完成设备快速映射。本发明各模块相互配合使用,能够快速、准确的实现故障处置预案中关键信息提取,解决了故障处置预案电子化时人工提取和智能化水平低的问题,在故障处置时依赖人工翻阅故障处置预案文档效率极低的问题,相比于一般的预案提取方式,更为合理,准确率得到很大的提升。

    一种基于监控信号的设备缺陷评估方法

    公开(公告)号:CN112328650A

    公开(公告)日:2021-02-05

    申请号:CN202011110171.1

    申请日:2020-10-16

    Abstract: 本发明提供了一种基于监控信号的设备缺陷评估方法,一种基于监控信号的设备缺陷评估方法,包括:S1.提取与设备缺陷相关的监控信号;S2.将各监控信号代入缺陷评估模型进行缺陷评估;S3.由缺陷评估模型输出缺陷可能原因,将评估结果进行可视化展示,并在缺陷程度达到警示程度时向管理端发送缺陷警示消息。本方案能够根据监控信号监控设备的各种缺陷,并给出导致缺陷的各种可能原因,有助于工作人员在设备出现故障之前进行维护、更换相关部件等干预工作,避免缺陷程度进一步加深而出现停机等故障问题,提高设备运行的安全性和可靠性。

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