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公开(公告)号：CN113688210B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202111036935.1
申请日：2021-09-06
Applicant: 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供了一种电网调度意图识别方法，包括以下步骤：构建电网调度意图语料集并生成训练样本集；构建电网调度意图识别模型和电网调度专业文本相似度匹配模型；将电网意图测试语句输入电网调度意图识别模型，获得排名靠前的多个的意图类别及其对应的权重概率；基于电网调度意图语料集，选取排名靠前的多个意图类别对应的若干条调度专业语言表述构成召回文本集；将电网意图测试语句与召回文本集代入电网调度专业文本相似度匹配模型计算并进行投票；根据投票结果和权重概率进行多个意图类别的权重重组计算，选取计算结果最大值对应的意图类别作为电网意图测试语句的电网调度意图识别结果。本发明用于提高电网调度意图识别准确率。
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公开(公告)号：CN114819532A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210347685.1
申请日：2022-04-01
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于冷启动的电网调度行为理解方法、系统和存储介质，该方法包括以下步骤：确定编写每个类别的电网调度意图的正则表达式；将正则表达式转换为电网调度意图识别的有限状态自动机；将电网调度意图识别的有限状态自动机转换为电网调度意图的识别加权有限状态自动机，构建有限状态自动机循环神经网络；使用电网调度意图识别语料库数据对有限状态自动机循环神经网络进行训练；采用训练后的有限状态自动机循环神经网络识别输入的电网调度文本的电网调度意图。本发明可有效识别各数量级样本的电网调度意图文本，提升了电网调度意图识别整体性能。
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公开(公告)号：CN113689851B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202110852519.2
申请日：2021-07-27
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种调度专业语言理解系统及方法。该系统用于理解调度员向调度控制系统发出的具体语音指令，它的调度专业语言意图理解模块用于对接收到的调度语言指令进行理解，获得理解结果；调度对话管理模块用于接收所述调度专业语言意图理解模块发送的理解结果，并对调度专业语言意图理解模块中不明确的问答信息进行多轮问答，直至完成对调度语言指令的理解；调度专业语言生成模块用于接收调度对话管理模块发送的调度语言指令的理解，并回复指令的执行结果。该系统及方法可以准确理解调度员的语言指令，智能引导调度员实现真实意图，
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公开(公告)号：CN116304918A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211707708.1
申请日：2022-12-29
Applicant: 国网冀北电力有限公司承德供电公司 , 国家电网有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 承德天汇电力设计有限责任公司
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06Q50/06 , H02J13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度森林算法的变电站设备故障辨识方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、对采集到的监控数据集进行时频域指标计算和归一化处理，获取特征集；S2、对特征集进行多粒度扫描，通过滑动窗口得到特征子向量，将输出的所有类向量拼接得到高维特征向量；S3、构建多层级联森林，将得到的高维特征向量输入到级联森林进行训练；S4、对输出结果进行D‑S证据融合，并与随机选择的类向量拼接，与多粒度扫描的输出拼接；S5、对级联森林的输出值均进行k折交叉验证；S6、将实时监测的信号输入到级联森林模型中，获得在线故障辨识结果。本发明将每个森林视为独立的证据体，克服了在扩展级联森林过程中遇到的特征冗余问题。
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公开(公告)号：CN114997168A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210592588.9
申请日：2022-05-27
Applicant: 国家电网公司华中分部 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC: G06F40/295 , G06F16/36 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于神经化正则表达式的电网故障处置预案解析方法，包括以下步骤：编写每个电网故障处置预案文本实体成分识别的正则表达式；将所述正则表达式转换为电网故障处置预案成分识别的有限状态自动机，使正则表达式的规则文本表示转变为矩阵形式表示；将所述有限状态自动机转换为具有独立表示能力的有限状态自动机，并通过矩阵秩分解和加入词向量表示，构建有限状态自动机双向循环神经网络；使用电网故障处置预案语料库数据对有限状态自动机双向循环神经网络进行训练；采用训练后的有限状态自动机双向循环神经网络识别并提取输入的电网故障处置预案文本的实体成分。本发明有效提升电网故障处置预案解析效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118537876A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410527286.2
申请日：2024-04-29
Applicant: 国家电网有限公司华中分部 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC: G06V30/412 , G06V30/18 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于电网信息的表格提取系统和方法。包括：从预处理后的含表格的图片中划分出训练集；将训练集对表格信息提取模型进行训练，得到训练后的表格信息提取模型，其中，表格信息提取模型包括编码器、解码器、掩膜修复模块、单元格获取模块和单元格文字识别模块；解码器包含行提取解码器和列提取解码器，掩膜修复模块采用形态学操作和边缘检测相结合的修复方法对解码器的特征输出进行修复；单元格获取模块将经过掩膜修复模块后的修复特征进行交集处理，得到单元格；将待提取信息的表格图片输入训练后的表格信息提取模型中，得到表格信息的提取结果。本发明可以有效解决表格不一致的问题，同时提高表格处理准确度和效率。
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公开(公告)号：CN118035463A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410088307.5
申请日：2024-01-22
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
Abstract: 一种电网调度多模态知识图谱构建方法及系统，包括：采集电网调度领域多元异构数据，根据多模态数据类型特点进行数据预处理；基于预处理后的电网调度多模态数据进行多模态数据标记并构建知识样本库；对多模态数据标记后得到的知识样本库数据进行统一特征融合，并采用深度学习模型抽取电网调度多模态实体知识；基于电网调度多模态实体知识的抽取结果，建立多模态调控实体间关系，将多模态调控知识融合与链接，形成电网调度多模态知识图谱。本发明建立电网调度多模态知识图谱，实现跨系统、跨业务的多模态知识的共建共享，提升电网调度多模态知识重构与知识融合水平，并为调控业务提供多模态数据支撑。
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公开(公告)号：CN113688210A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202111036935.1
申请日：2021-09-06
Applicant: 北京科东电力控制系统有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种电网调度意图识别方法，包括以下步骤：构建电网调度意图语料集并生成训练样本集；构建电网调度意图识别模型和电网调度专业文本相似度匹配模型；将电网意图测试语句输入电网调度意图识别模型，获得排名靠前的多个的意图类别及其对应的权重概率；基于电网调度意图语料集，选取排名靠前的多个意图类别对应的若干条调度专业语言表述构成召回文本集；将电网意图测试语句与召回文本集代入电网调度专业文本相似度匹配模型计算并进行投票；根据投票结果和权重概率进行多个意图类别的权重重组计算，选取计算结果最大值对应的意图类别作为电网意图测试语句的电网调度意图识别结果。本发明用于提高电网调度意图识别准确率。
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公开(公告)号：CN118504988B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410926120.8
申请日：2024-07-11
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N5/022 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了基于分布式多模态知识图谱的新设备启动风险识别方法及系统，所述方法包括：采用知识本体与实体结合的架构构建分布式多模态知识图谱；对分布式多模态知识图谱进行跨模态事件细粒度对齐；采用跨模态事件细粒度对齐后的分布式多模态知识图谱获取特征三元组并转化为特征向量；基于深度学习算法构建风险识别模型并完成风险识别。本发明能够为调度人员提供及时、准确的风险信息，有助于降低风险发生概率，提高电力调度的安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN118396366A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410373401.5
申请日：2024-03-29
Applicant: 国网上海市电力公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0637 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于图卷积网络的电网运行风险预测系统及方法，它包括：训练数据构建模块用于将静态安全分析历史数据根据时间节点在电网系统状态估计历史断面数据中查找特征变量，得到训练数据集，并将训练数据集中的设备进行类别标注；拓扑特征提取模块用于将图神经网络的节点和边通过真实电网设备间的连接建立电网系统设备邻接矩阵，根据标注后的训练数据集建立电网系统设备特征矩阵，将电网系统设备邻接矩阵和电网系统设备特征矩阵融合并进行特征提取，得到特征向量；特征映射模块用于将特征向量输入到深度神经网络中得到包含负载率区间种类的矩阵，利用包含负载率区间种类的矩阵得到负载区间的概率分布向量。本发明能更好预测电网的运行风险。
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