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公开(公告)号：CN114756611B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202210273197.0
申请日：2022-03-18
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/25 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种人工智能平台样本库管理方法及系统，该方法包括：S1,接收海量电力业务数据和业务数据的数据描述信息；S2,根据数据描述信息获取针对业务数据的第一预处理方法集，基于第一预处理方法集中的至少一种预处理方法对电力业务数据进行预处理；S3,获取与业务数据关联的AI模型；S4,获取所述AI模型对于输入数据的格式规则信息，S5,加载与所述数据自身的格式规则对应的第二预处理方法对所述业务数据进行第二预处理，加载与所述标注数据的格式规则对应的数据标注方法对所述经过第二预处理的业务数据进行数据标注。本发明实现对分散在各业务系统中的大量样本数据的集中有效利用，在人工智能平台样本库中进行纳管。
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公开(公告)号：CN110933673B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN201910969898.6
申请日：2019-10-12
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 王云烨 , 吴建伟 , 杨鸿珍 , 卢晓帆 , 史俊潇 , 方晴程 , 贺琛 , 段玉帅 , 徐海青 , 陈是同 , 徐唯耀 , 董媛媛 , 浦正国 , 梁翀 , 张天奇 , 余江斌 , 吴小华 , 张彬彬
Abstract: 本发明公开了一种IMS网络的接入认证方法，包括，对用户身份加密，根据UE生成的随机密钥和网络中的P‑CSCF生成的随机密钥，通过交换加密函数对用户ID双重加密，在进入网络后P‑CSCF进行解密，避免用户真实身份的泄露；UE和网络之间通过双方各自产生的身份验证令牌进行身份认证，简化了身份验证时信息中携带的参数；UE和P‑CSCF之间建立IPSec关联采用双向身份认证过程中的会话密钥生成协商密钥，确保UE和P‑CSCF之间传递的数据的机密性和完整性。
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公开(公告)号：CN110377889B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201910487145.1
申请日：2019-06-05
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F40/166 , G10L15/16 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于前馈序列记忆神经网络的文本编辑方法，属于语音信号处理技术领域，包括：获取待编辑的原始文本；接收编辑语音数据；对所述编辑语音数据采用基于改进的前馈序列记忆神经网络进行语音识别，得到编辑命令；对所述编辑命令进行语义理解，执行所述编辑命令。本发明示例的技术方案，采用基于改进的前馈序列记忆神经网络进行语音识别，文本编辑更准确高效。
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公开(公告)号：CN112508243B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202011338529.6
申请日：2020-11-25
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/215 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了电力信息系统多故障预测网络模型的训练方法及装置，包括：获取时间序列的告警数据集，对所述告警数据集进行数据增强，得到增强的训练样本集；基于训练样本集获取用于模型训练的输入样本和与输入样本对应的目标输出样本；基于所述输入样本、目标输出样本和预设的网络模型损失函数对预设的神经网络模型进行迭代训练，获取多故障预测网络模型。本发明通过对原始数据集进行数据增强处理，实现数据特征均衡，基于数据增强后的训练样本集进行模型训练拟合得到的多故障预测网络模型具备更高的预测精度和更稳定的预测效果。(56)对比文件李艳霞.不平衡数据分类方法综述《.控制与决策》.2019,第34卷(第4期),第673-688页.Shengguo Hu，etc.MSMOTE: ImprovingClassification Performance when TrainingData is imbalanced《.2009 SecondInternational Workshop on ComputerScience and Engineering》.2009,
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公开(公告)号：CN112508058A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011286122.3
申请日：2020-11-17
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F30/20 , G06F119/10
Abstract: 本发明公开了基于音频特征分析的变压器故障诊断方法及装置，包括：基于待分析音频数据进行分解获取噪声分量和降噪分量；获取降噪音频的Mel频谱；将降噪音频频谱图输入到预设的卷积神经网络，所述预设的卷积神经网络：通过卷积层网络分别对输入的频谱图提取特征；通过特征优化层网络获取融合优化特征；通过分类预测层网络预测变压器音频属于不同类别的概率大小，获取变压器故障诊断结果，本发明先通过变分模态分解算法对音频数据分离噪声，再通过在卷积神经网络中加入注意力模块过滤无效特征信息，两者结合提高了对音频数据中有益特征的提取能力，从而提高卷积神经网络基于音频数据进行变压器故障诊断的准确性和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111932081A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010671281.9
申请日：2020-07-13
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力信息系统运行状态评估方法及系统，包括获取用于评估电力信息系统运行状态的多个特征项以及多个特征项实时状态值；采用对各个特征项分配初始权重并进行两次修正过程，获取各个特征项对于评估系统运行状态的重要性系数，计算各个特征项实时状态值和各个状态等级的模糊隶属关系；获取单个状态等级下的所有特征项的模糊隶属关系加权融合结果，以最大的加权融合结果对应的状态等级作为电力信息系统运行状态最终评估结果，本发明通过采用多个与电力信息系统运行状态有关的特征项进行加权评估以及利用模糊理论获取每个特征项的多种健康等级的可能性，提高运行状态评估结果的准确性。
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公开(公告)号：CN111858526A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010568671.3
申请日：2020-06-19
Applicant: 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06F16/18 , G06F16/2458 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了基于信息系统日志的故障时间空间预测方法及系统，包括：获取信息系统当前时刻t之前的n个时间段内的时序日志数据x1；基于所述时序日志数据对未来是否会产生故障进行判断：若不会产生故障，则不进一步处理；否则，进一步判断产生故障的具体时间点和空间位置；所述判断产生故障的具体时间点和空间位置采用多任务学习模型，对故障发生具体时间和位置这两个任务进行联合训练，并同时返回产生故障的具体时间点和空间位置，本发明不仅在以往预测故障有无的基础上，还能够同时预测出故障发生时间及故障产生的空间位置，将两个任务联合训练，利用故障信息之间的相关性只需一个流程就可实现，不必设置两个模型分别进行，提高了效率。
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公开(公告)号：CN110390023A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910589155.6
申请日：2019-07-02
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/36
Abstract: 本发明的一种基于改进BERT模型的知识图谱构建方法，获取多源异构数据，存储获取的多源异构数据至大数据平台；基于本体针对获取的多源异构数据进行知识建模；基于BERT-BiGRU-CRF模型进行知识获取；基于词向量的知识融合，将获取的异类数据源进行实体融合和属性融合；采用图形数据库进行知识储存。本发明采用企业知识图谱突破传统的计算模式，深度整合企业经营管理领域的内外信息和数据，后期能够更加有效地挖掘预警潜在风险，提高企业经营管理的效率，有利于提升后续的企业经营管理风险智能诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN110362907B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN201910596383.6
申请日：2019-07-03
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于SSD神经网络输电线路目标缺陷识别与智能诊断方法，属于输电线路故障技术领域，包括：获取数据参数并预处理；利用多尺度检测结构构建基于特征金字塔的卷积神经网络模型；采用网络删减结合参数共享对神经网络模型进行压缩；通过压缩后的神经网络模型对获取的数据进行测试评价；得出电线路目标缺陷识别与诊断结果。本发明示例的技术方案，构建并训练神经网络模型，用于精确识别输电线路各种缺陷，同时基于FPGA的异构高性能硬件架构，实现粗粒度缺陷和细粒度缺陷的智能诊断与空间定位。
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公开(公告)号：CN111858526B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202010568671.3
申请日：2020-06-19
Applicant: 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06F16/18 , G06F16/2458 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了基于信息系统日志的故障时间空间预测方法及系统，包括：获取信息系统当前时刻t之前的n个时间段内的时序日志数据x1；基于所述时序日志数据对未来是否会产生故障进行判断：若不会产生故障，则不进一步处理；否则，进一步判断产生故障的具体时间点和空间位置；所述判断产生故障的具体时间点和空间位置采用多任务学习模型，对故障发生具体时间和位置这两个任务进行联合训练，并同时返回产生故障的具体时间点和空间位置，本发明不仅在以往预测故障有无的基础上，还能够同时预测出故障发生时间及故障产生的空间位置，将两个任务联合训练，利用故障信息之间的相关性只需一个流程就可实现，不必设置两个模型分别进行，提高了效率。
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