一种人工智能自动训练方法、系统、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN114757307B

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202210669062.6

    申请日:2022-06-14

    摘要: 本发明公开了一种人工智能自动训练方法、系统、装置及存储介质,设计面向卷积神经网络、递归神经网络、图卷积神经网络等一系列网络搜索框架,设计电力模型结构相适应的基本操作子,探索可行的模型搜索策略,实现电网应用场景下多任务的自动化训练,降低人工智能模型开发难度,解决传统人工智能算法中特征选择、模型评价等依靠个人经验和繁琐耗时的问题,提高人工智能模型开发效率。本发明可面向调度、运检、安监等领域提供图像识别、视频分析、文本分析、语音识别等人工智能算法自动训练,构建电力输变电设备巡检缺陷故障识别、安全生产监控违规操作识别、电力实体识别等模型,支撑电力调度、运检、安监、营销等各业务人工智能应用。

    电力物联网安全风险评估方法、系统、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115034644A

    公开(公告)日:2022-09-09

    申请号:CN202210720264.9

    申请日:2022-06-23

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/06 G16Y30/10

    摘要: 本发明属于电力自动化领域,公开了一种电力物联网安全风险评估方法、系统、设备及存储介质,包括基于相依网络理论,建立电力物联网的信息网图、电力网图和网间依存关系;获取信息网图中受攻击节点并将其状态值赋值为预设攻击成功概率,然后根据信息侧图计算方法,更新信息网图中各节点的状态值;根据更新后的信息网图中各节点的状态值,通过网间依存关系,确定电力网图中各节点的攻击成功概率;根据电力网图中各节点的攻击成功概率,通过物理侧图计算方法,确定电力网图中各节点的状态值;根据电力网图中各节点的状态值,得到电力物联网安全风险评估值。在安全评估准确性和全面性方面上有较大提升,为设计或改善电力物联网的拓扑提供指导作用。