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公开(公告)号：CN114461626A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210112348.4
申请日：2022-01-29
申请人： 国家电网有限公司大数据中心 , 国网福建省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/215 , G06F16/23 , G06F16/2458 , G06K9/62 , G06N3/00 , G06N20/00 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种电网终端设备的监控方法和系统，通过监测终端获取电网终端设备的当前监测数据，对当前监测数据进行预处理得到当前处理数据，对当前处理数据进行存储并发送至数据中台；通过数据中台将分析模型发送到目标边缘服务器，分析模型由数据中台基于历史处理数据进行模型训练得到；通过目标边缘服务器基于分析模型对当前处理数据进行第一数据分析确定第一分析结果，基于第一分析结果确定控制指令，将控制指令发送至监测终端，以使监测终端对电网终端设备进行控制，能够通过数据中台和边缘服务器协同，将边缘计算任务调度延迟短的特点与数据中台处理数据能力强的特点相结合，解决云计算和边缘计算独立运行时宽带占有率高且延时高的问题。
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公开(公告)号：CN114595839A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202011413021.8
申请日：2020-12-03
申请人： 国家电网有限公司大数据中心
IPC分类号： G06Q10/00 , G06Q50/06 , G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06K9/62 , G01R35/04
摘要： 本发明涉及一种智能电能表故障原因分析方法和系统，包括：获取当前故障的故障相关信息；计算当前故障的故障相关信息与预先构建的关联规则集合中各条关联规则的相似度；基于所述相似度确定当前故障的故障原因；其中，所述预先构建的关联规则集合为基于智能电能表历史故障的故障原因和故障相关信息，通过对故障原因与故障相关信息之间关联规则的挖掘、修正和剔除冗余规则进行构建。本发明通过深度挖掘历史故障的故障原因及故障相关信息之间的关联规则，高效准确的定位当前故障的故障原因，解决了现有统计分析方法存在的工作量大、分析结果单一并且不能准确发现故障发生原因的问题，为电力公司进行装拆人员培训、管理和电能表采购提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN114611521B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202210386674.4
申请日：2022-04-13
申请人： 国家电网有限公司大数据中心
IPC分类号： G06F40/295 , G06F40/242 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种实体识别方法、装置、设备及存储介质，利用获取的词典对待测句子进行匹配获得字符序列的潜在词，并根据潜在词与待测句子的字符形成待测句子的格结构；将待测句子的格结构输入平面晶格Flat‑lattice模型进行编码，获得待测句子中包含的字词向量，字词向量包括：字符向量和潜在词向量；根据待测句子中的字词向量构建字词图，将字词图输入至少两个不同结构的图网络模型，融合各图网络模型输出的图节点向量得到多个语义表征向量；将多个语义表征向量进行分类，获得待测句子的实体识别结果，能够通过图神经网络构建不同粒度语义特征图表示，通过融入不同粒度的语义，充分提高实体表征信息的丰富度，进而提高实体识别效果。
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公开(公告)号：CN114064926A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111405204.X
申请日：2021-11-24
申请人： 国家电网有限公司大数据中心
IPC分类号： G06F16/36 , G06F40/295 , G06N3/04 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62
摘要： 本发明实施例公开了一种多模态电力知识图谱构建方法、装置、设备及存储介质，包括：基于电力领域的多模态数据，确定电力领域所涉及各实体在同一维度空间下的实体特征向量；通过预设的实体三元组，确定各实体的邻居实体，并按照设定规则对各邻居实体进行分层；基于分层后形成的实体关系模型，结合各实体特征向量，确定表征各实体之间关联关系的综合特征向量；基于综合特征向量，获得表征各实体之间关联关系的电力知识图谱。本发明实施例提供的技术方案将电力领域的多模态数据以统一的综合特征向量进行表征，为电力领域的相关智能化应用和大数据分析提供了数据支撑。
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公开(公告)号：CN111753907B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202010590449.3
申请日：2020-06-24
申请人： 国家电网有限公司大数据中心
IPC分类号： G06F18/243 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06Q50/06
摘要： 本申请涉及一种电量数据的处理方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：获取当前用户的电量特征数据；将所述电量特征数据输入至训练好的随机森林模型中，得到所述电量特征数据的分类结果，其中，所述随机森林模型的参数是通过优化算法优化得到的。该方法能够提高电量数据的处理效率，同时也能够提高电量数据分类结果的准确性。
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公开(公告)号：CN114611521A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210386674.4
申请日：2022-04-13
申请人： 国家电网有限公司大数据中心
IPC分类号： G06F40/295 , G06F40/242 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种实体识别方法、装置、设备及存储介质，利用获取的词典对待测句子进行匹配获得字符序列的潜在词，并根据潜在词与待测句子的字符形成待测句子的格结构；将待测句子的格结构输入平面晶格Flat‑lattice模型进行编码，获得待测句子中包含的字词向量，字词向量包括：字符向量和潜在词向量；根据待测句子中的字词向量构建字词图，将字词图输入至少两个不同结构的图网络模型，融合各图网络模型输出的图节点向量得到多个语义表征向量；将多个语义表征向量进行分类，获得待测句子的实体识别结果，能够通过图神经网络构建不同粒度语义特征图表示，通过融入不同粒度的语义，充分提高实体表征信息的丰富度，进而提高实体识别效果。
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公开(公告)号：CN117251809A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311101772.X
申请日：2023-08-29
申请人： 国家电网有限公司大数据中心
IPC分类号： G06F18/2433 , G06N3/088 , G06N3/0455 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种电网时序数据异常检测方法、装置、设备和存储介质。其中，该方法包括：获取待检测的电网时序数据，并确定电网时序数据的至少一个电网时序子序列；基于预设异常检测网络模型确定电网时序子序列的重构结果，其中，预设异常检测网络模型由至少两个自编码器串行训练后得到；根据重构结果的异常得分确定电网时序子序列的异常检测结果。本发明实施例通过将获取的电网时序数据的电网时序子序列输入至预设异常检测网络模型以得到对应的重构结果，进而根据重构结果的异常得分确定电网时序子序列对应的异常检测结果，解决了电网时序数据异常检测的准确性较低的问题，实现了精确、高效的电网时序数据异常检测方法。
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公开(公告)号：CN113721000B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202110808200.X
申请日：2021-07-16
申请人： 国家电网有限公司大数据中心
IPC分类号： G01N33/28 , G06F17/18 , G06F18/2431 , G06F18/23213 , G06F18/214
摘要： 本发明提供了一种变压器油中溶解气体异常检测方法和系统，包括：获取变压器油中溶解的各气体的监测数据集中的气体含量，并根据所述各气体含量进行速率特征提取，得到各气体的产气速率；通过孤立森林算法分别对所述各气体产气速率和各气体含量进行异常初检，得到各气体的异常得分；对所述各气体的异常得分进行聚类，并根据聚类结果、各气体的异常得分、各气体的产气速率和各气体含量进行气体的异常终检，得到变压器油中溶解的各气体异常终检结果。本发明能有效避免数据特征的“维度灾难”，且计算速度快；同时考虑气体含量和气体速率变化情况，并设置异常得分阈值，更易捕捉潜在异常；通过赋予不同窗口时间，有效判断变压器油中溶解气体是否异常。
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公开(公告)号：CN115640399A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211358384.5
申请日：2022-11-01
申请人： 国家电网有限公司大数据中心
IPC分类号： G06F16/35 , G06F40/284 , G06F40/216 , G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种文本分类的方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待分类文本集，并将所述待分类文本集输入至预设语言模型中，得到嵌入向量；将所述嵌入向量和所述待分类文本集输入至预设文本图网络，得到每个所述待分类文本的文本图特征；利用预设双向长短期记忆网络对文本图特征和所述嵌入向量进行处理，得到文本特征；根据所述文本特征和所述文本图特征，确定所述待分类文本的文本分类。本发明实施例的技术方案，利用预设的文本图网络模型，获取到了电力文本中蕴含的图结构信息，挖掘出了电力文本中更深层次的语义结构信息，提高了电力文本分类的效果。
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公开(公告)号：CN113721000A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110808200.X
申请日：2021-07-16
申请人： 国家电网有限公司大数据中心
摘要： 本发明提供了一种变压器油中溶解气体异常检测方法和系统，包括：获取变压器油中溶解的各气体的监测数据集中的气体含量，并根据所述各气体含量进行速率特征提取，得到各气体的产气速率；通过孤立森林算法分别对所述各气体产气速率和各气体含量进行异常初检，得到各气体的异常得分；对所述各气体的异常得分进行聚类，并根据聚类结果、各气体的异常得分、各气体的产气速率和各气体含量进行气体的异常终检，得到变压器油中溶解的各气体异常终检结果。本发明能有效避免数据特征的“维度灾难”，且计算速度快；同时考虑气体含量和气体速率变化情况，并设置异常得分阈值，更易捕捉潜在异常；通过赋予不同窗口时间，有效判断变压器油中溶解气体是否异常。
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