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公开(公告)号：CN112614487A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011448254.1
申请日：2020-12-09
申请人： 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 泰豪软件股份有限公司
摘要： 本发明公开的属于机器人交互技术领域，具体为一种基于语音对话的调控保电辅助机器人交互方法，S1：将机器人内预先设置动作输出模块，动作输出模块中包含多个动作，每个动作均有其单独的语音指令；S2：机器人通过语音收集装置收集语音；S3：将处于休眠状态的机器人唤醒；S4：通过噪声消除模块将收集的语音中的噪声消除，消除后的语音数据传输给语音识别模块；S5：通过语音识别模块将接收到的语音数据进行识别，若其属于语音指令，则语音识别模块将此项语音指令发送给动作输出模块，通过特定的语音指令将辅助机器人休眠，需要特定的语音指令才能将辅助机器人唤醒工作，休眠后的辅助机器人大幅度减少耗电量。
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公开(公告)号：CN112630595A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011448604.4
申请日：2020-12-09
申请人： 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 泰豪软件股份有限公司
IPC分类号： G01R31/08 , G06F16/903 , G06Q10/00 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开的属于电网故障处理技术领域，具体为电网故障处理知识库管理方法，包括以下步骤：S1：建立知识库管理系统，知识库管理系统包括故障模块和正常运行模块；S2：实时采集电网的运行数据；S3：将电网的运行数据与正常运行模块中的数据进行对比，对电网进行故障检测；S4：若电网的运行数据处于知识库管理系统中的正常运行模块数据范围内，则代表电网未出现故障；若电网的运行数据不处于知识库管理系统中的正常运行模块数据范围内，则代表电网出现故障；通过知识库管理系统的设置，将实时采集电网的运行数据与知识库管理系统中正常运行模块进行对比，若电网的运行数据处于正常运行模块数据范围内，则代表电网未出现故障。
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公开(公告)号：CN110429666A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910776950.6
申请日：2019-08-22
申请人： 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网冀北电力有限公司
摘要： 本申请提供一种基于弃电均衡的发电控制方法及系统，通过预设的第一分配模型，确定出每个可增发电力的节点的电力增发量，进而进行分配控制，由于第一分配模型包括弃电均衡约束函数，弃电均衡约束函数为风力节点与光力节点的弃电率之差小于设定容许值，考虑了风、光集群弃电率均衡发电，充分发挥了新能源场站的发电能力，提高了新能源送出通道的利用率，同时兼顾“公平”与“竞争”，提高新能源消纳能力。
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公开(公告)号：CN110429666B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN201910776950.6
申请日：2019-08-22
申请人： 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网冀北电力有限公司
摘要： 本申请提供一种基于弃电均衡的发电控制方法及系统，通过预设的第一分配模型，确定出每个可增发电力的节点的电力增发量，进而进行分配控制，由于第一分配模型包括弃电均衡约束函数，弃电均衡约束函数为风力节点与光力节点的弃电率之差小于设定容许值，考虑了风、光集群弃电率均衡发电，充分发挥了新能源场站的发电能力，提高了新能源送出通道的利用率，同时兼顾“公平”与“竞争”，提高新能源消纳能力。
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公开(公告)号：CN113761891B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202111015399.7
申请日：2021-08-31
申请人： 国网冀北电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F40/279 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明属于电力人工智能领域，公开了一种电网文本数据实体识别方法、系统、设备及介质，包括以下步骤：获取待识别电网文本数据；将待识别电网文本数据输入预设的电网文本实体识别模型中，得到待识别电网文本数据的实体识别结果；其中，预设的电网文本实体识别模型通过标注电网文本数据训练实体识别模型得到，所述实体识别模型从输入至输出方向依次包括ERNIE预训练模型和BiLSTM‑CRF模型。能够在低数量标注电网文本数据的情况下，实现电网文本数据较高的实体识别准确率，满足电网文本数据的实体识别需求。
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公开(公告)号：CN112215425B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202011109177.7
申请日：2020-10-16
申请人： 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 中国农业大学 , 国网山西省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种风电集群有功功率的调度方法及装置，该方法包括：根据风电集群的外送断面之间的层级关系，逐层确定各个外送断面的有功功率的出力指令值；根据各个外送断面的实时有功功率，以及各个外送断面的有功功率的安全阈值和告警阈值，确定各个外送断面的状态类型；根据各个风电场的有功功率的预测数据的变化趋势，确定各个风电场的出力类型；对于每个外送断面对应的多个风电场，根据该外送断面的有功功率的出力指令值，以及该外送断面的状态类型，以及各个风电场的出力类型，对各个风电场的有功功率进行调度，本发明实现了风电场的有功功率进行多角度精细化的调度，提高了风电场的有功功率的调度的精确性，具有重要的工程实用价值。
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公开(公告)号：CN113761891A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111015399.7
申请日：2021-08-31
申请人： 国网冀北电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F40/279 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明属于电力人工智能领域，公开了一种电网文本数据实体识别方法、系统、设备及介质，包括以下步骤：获取待识别电网文本数据；将待识别电网文本数据输入预设的电网文本实体识别模型中，得到待识别电网文本数据的实体识别结果；其中，预设的电网文本实体识别模型通过标注电网文本数据训练实体识别模型得到，所述实体识别模型从输入至输出方向依次包括ERNIE预训练模型和BiLSTM‑CRF模型。能够在低数量标注电网文本数据的情况下，实现电网文本数据较高的实体识别准确率，满足电网文本数据的实体识别需求。
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公开(公告)号：CN112215425A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011109177.7
申请日：2020-10-16
申请人： 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 中国农业大学 , 国网山西省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种风电集群有功功率的调度方法及装置，该方法包括：根据风电集群的外送断面之间的层级关系，逐层确定各个外送断面的有功功率的出力指令值；根据各个外送断面的实时有功功率，以及各个外送断面的有功功率的安全阈值和告警阈值，确定各个外送断面的状态类型；根据各个风电场的有功功率的预测数据的变化趋势，确定各个风电场的出力类型；对于每个外送断面对应的多个风电场，根据该外送断面的有功功率的出力指令值，以及该外送断面的状态类型，以及各个风电场的出力类型，对各个风电场的有功功率进行调度，本发明实现了风电场的有功功率进行多角度精细化的调度，提高了风电场的有功功率的调度的精确性，具有重要的工程实用价值。
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公开(公告)号：CN111783464A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010625052.3
申请日：2020-07-01
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F40/295 , G06F40/211 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种面向电力的领域实体识别方法及系统，其通过构建电力领域实体识别算法能够实现对电力领域文本中电力领域实体进行识别，该方法采用BIE进行训练数据标注，利用双向长短时记忆网络和条件随机场进行电力领域实体识别算法模型构建，通过F值等进行算法模型评价，评价满足业务需求即可用于电力实体识别。采用双向长短时记忆网络和条件随机场进行领域实体识别模型的构建，综合了双向长短时记忆网络的序列建模能力，可以捕获较远的上下文信息，具备神经网络拟合非线性的能力，同时采用条件随机场优化整个序列，有效地解决了传统的循环神经网络存在梯度消失或梯度爆炸问题，为构建电力领域的知识图谱的构建提供了重要基础。
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公开(公告)号：CN113822054A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202110758581.5
申请日：2021-07-05
申请人： 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 北京邮电大学
IPC分类号： G06F40/253 , G06F40/232 , G06F40/58 , G06F40/56 , G06N3/08 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了一种基于数据增强的中文语法纠错方法及装置，其中该方法包括：在训练神经语法纠错模型过程中，以预设固定概率，将当前轮训练批次的输入源语句中的每个字通过BART噪声函数进行映射处理，得到含有不同类型语法错误的句子；将含有不同语法错误的句子及对应的目标语句作为当前轮的含噪样本对，训练神经语法纠错模型，得到数据增强处理后的神经语法纠错模型；利用增强处理后的该模型进行中文语法纠错处理。本发明可以通过基于BART噪声器来实现数据增强，在模型训练的过程中自动生成大量含有不同类型语法错误的含噪文本，进而得到高性能的神经语法纠错模型，利用该高性能的神经语法纠错模型可以实现高效准确地进行中文语法纠错。
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