-
公开(公告)号：CN116521890A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310404098.6
申请日：2023-04-17
申请人： 国网北京市电力公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC分类号： G06F16/36 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了电网故障处理认知知识图谱生成系统和方法及介质，本发明采用基于注意力机制结合协同因子分解机对不同影响因子分配与之相匹配的权重，其中使用两种不同形式的注意力子结构协同建模影响因子组合过程，然后将组合得到的特征结合电网调控历史记录生成的知识图谱对知识图谱中的节点和关系边进行图表示学习，实现对知识图谱中实体和关系表示的优化，进而生成更精确的电网故障处理认知知识图谱，尤其是涉及受多因子影响的电网调控任务，可以实现对多影响因子的多层次交互进而完成特征自适应组合，使得生成的电网故障处理认知知识图谱更加合理、准确和鲁棒，同时为下游的决策任务提供更为有利的搜索环境。
-
公开(公告)号：CN117436351A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311752694.X
申请日：2023-12-19
发明人： 张越 , 皮俊波 , 项中明 , 单连飞 , 吴华华 , 齐世雄 , 孙文多 , 谷炜 , 安卓阳 , 姜涛 , 郑翔 , 马翔 , 余建明 , 沈曦 , 沃建栋 , 黄启航 , 楼贤嗣 , 刘艳 , 乔咏田 , 刘栋 , 方璇 , 康福权
IPC分类号： G06F30/27 , G01R31/00 , G01R31/08 , G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/2415 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F16/36 , G06Q50/06 , G06F111/08 , G06N3/048
摘要： 本发明公开了复杂气象下基于知识图谱的电网设备故障预测方法及系统，通过Transformer和知识图谱技术作为预测的基本手段，并在训练过程中，同步训练Transformer预测模型和基于知识图谱预测模型的BP神经网络分类器，借助知识图谱的独特数据结构，找出相关联的节点和节点关系，进一步找到相关的历史案例数据，再进行调整以优化样本质量，进而使得预测准确率可以进一步提高。本发明综合运用Transformer模型和知识图谱作为概率预测的工具，数据和知识融合驱动的模式不仅会从所有历史数据记录中受益，也能充分利用知识进行故障预测，能够有效快速地预测出特定气象条件下电力系统设备事故的发生概率，极大提升了故障数据利用的灵活性，提高预测的准确性、可靠性、稳定性。
-
公开(公告)号：CN116910633B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311185551.5
申请日：2023-09-14
申请人： 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司华东分部 , 国网浙江省电力有限公司金华供电公司
发明人： 皮俊波 , 齐世雄 , 项中明 , 余建明 , 谷炜 , 孙文多 , 周毅 , 郑翔 , 沃建栋 , 贺启飞 , 宋鹏程 , 黄启航 , 楼贤嗣 , 马翔 , 安卓阳 , 田庄 , 曹帅 , 王国阳 , 张越 , 孙近文 , 施云辉 , 刘艳 , 单连飞 , 张连超 , 刘栋
摘要： 一种基于多模态知识混合推理的电网故障预测方法，方法包括：采集电网多模态原始数据信息并进行预处理以获得多模态有效数据；在多模态有效数据上添加标签形式的标注信息，将多模态有效数据中的信息与知识图谱的实体、属性和关系进行对应，以获得多模态标签数据；针对多模态标签数据的每一种模态，分别采用对应的模态模型进行格式转换和知识抽取，而后采用文本相似度算法对多模态的知识抽取结果进行融合和对齐，从而获得多模态故障推理模型；以电网运行状态、4种复杂气象和地理位置数据作为输入，基于多模态故障推理模型，采用基于分布式表示的知识推理算法推理出当前环境下的电网故障类型，得到预测结果。(56)对比文件CN 115270881 A,2022.11.01CN 113947320 A,2022.01.18CN 114707227 A,2022.07.05CN 116226735 A,2023.06.06CN 116402062 A,2023.07.07US 2023065468 A1,2023.03.02US 2023169309 A1,2023.06.01
-
公开(公告)号：CN113193549B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202110363781.0
申请日：2021-04-02
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种调控事务感知与故障协同处置系统及方法，包括故障感知模块、故障研判模块、风险分析模块、故障处置模块、省地协同模块和日志记录模块。该系统通过故障智能感知技术，事件化和对象化与电网故障相关信息，分析电网风险，以流程化引导方式辅助调控人员执行分阶段的电网故障处置流程，并实现省地故障协同处置和信息共享的功能。同时，对故障处置流程和内容进行日志电子化自动记录，形成完整的故障处置报告。显著地提高调控系统智能化与自动化水平，减轻调控人员工作负担。
-
公开(公告)号：CN114759579A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210492558.0
申请日：2022-05-07
申请人： 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 , 国网河北省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于数据驱动的电网有功优化控制系统、方法和介质，包括区域控制偏差预测模型构建模块和机组有功控制量自适应生成模块。本发明采用深度神经网络学习电网运行特性与未来时刻区域控制偏差在高维空间的映射关系，实现了区域控制偏差的精准预测。所预测的区域控制偏差趋于最优，效果明显优于控制器参数依靠经验设定的控制效果，实现了有功控制策略动态优化调整，能够适应高比例新能源电网时变特征，对保障电网绿色、低碳、安全运行具有重要意义。
-
公开(公告)号：CN113918512A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111232176.6
申请日：2021-10-22
申请人： 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
摘要： 本发明公开了电网运行规则知识图谱构建系统及方法，它的文档格式转换模块用于将电网运行规则原始文档转换为电网运行规则中间格式文档；文档特征抽取模块用于得到特征文件和未标注文件；文档标签标注模块用于得到模型训练的标签数据集；文档结构训练模块用于利用特征文件和已标注文本组成模型训练数据，利用模型训练数据训练深度学习神经网络模型；预测模块将预测结果生成文档结构树；文档信息存储模块构建电网运行规则知识图谱。本发明基于电网运行规则相关文档，构建电网运行规则知识图谱，并基于该知识图谱进行关键信息检索，通过知识图谱返回相关查询结果，减少工作人员直接查找相关文档在进行内容检索匹配所花费的时间。
-
公开(公告)号：CN112434129A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011314046.2
申请日：2020-11-20
IPC分类号： G06F16/33 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/194 , G06F40/279 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种电网调度领域专业语料库生成方法，包括：对调控知识进行抽取，对抽取后的调控知识进行融合生成调度专业实体语料库；根据调度专业实体语料库和业务整体操作意图生成调度专业事件语料库，本发明构建了“通用语料集+调度专业语料集”的语料库，语料库包含了调控领域的专有名词表述，可以有效地支撑语音识别和调控语音交互的实现；在调控文本中抽取调度专业本体知识实体的准确率在95%以上，能够很好地支撑专业语料库的构建，效果远远好于现有的分词工具。将调控领域结构化、非结构化数据中的调度专业知识实体进行抽取，形成专业语料库。
-
公开(公告)号：CN109711450A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811563729.4
申请日：2018-12-20
申请人： 北京科东电力控制系统有限责任公司
摘要： 本发明提供了一种电网预想故障集预测方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取目标电网断面的预设特征变量种类的目标断面特征变量集，并在预设的样本库中确定出与目标断面特征变量集匹配的样本特征变量集，其中，样本库包括样本故障集和样本特征变量集的对应关系，样本特征变量集的特征变量种类与预设特征变量种类相同，最终确定匹配的样本特征变量集对应的样本故障集为目标电网断面的预测故障集；通过比对样本库中样本的特征变量和目标电网断面的特征变量，得到当前断面对应的故障集，摆脱了目前依赖人工经验的问题，减小了故障集预想不全面的可能，实现了故障集的超实时预测，提高了工作人员的工作效率。
-
公开(公告)号：CN118504988A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410926120.8
申请日：2024-07-11
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N5/022 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/082
摘要： 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。
-
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
申请人： 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
摘要： 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，
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
34 条记录 (耗时 0.123 秒)
