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公开(公告)号：CN118733706A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410838596.6
申请日：2024-06-26
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/332 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及机器学习技术领域，提供基于检索增强的电力标准问答模型训练方法及系统。所述方法包括：基于大数据采集电力领域数据，构建电力标准文档；构建问答数据库；训练检索模型；训练答复模型；联合优化检索与答复模型，生成联合优化结果；构建初始问答模型，回溯训练并输出电力标准问答模型。本申请解决了现有电力标准问答模型采用基于规则或模板的方法，导致缺乏灵活性和泛化能力，难以应对电力标准文档的复杂性和多样性，进而在理解和解析文档时容易出现偏差或误解，使得回答不准确的技术问题，实现了基于输入文本的语义相似度，利用的问答模型，对电力标准知识的精准高效匹配，提高电力标准问答模型的准确性、专业性和可靠性的效果。
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公开(公告)号：CN118709761B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202410829537.2
申请日：2024-06-25
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06N5/022 , G06N5/04 , G06N5/045 , G06N5/01 , G06F18/241 , G06F18/243
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型的电力标签知识分类方法及系统，涉及数据处理领域。所述方法包括：收集电力源端数据，确定有效源端数据；确定层次标签图谱，监督训练开源大模型；引入无标签标准语义库确定初始化分类模型；读取下游任务特征，进行有监督调整，确定分类大模型；接收预分类任务，进行分类决策，确定分类结果；若所述预分类任务的分类结果为空置，接收新增缺陷类型，执行类增量学习。采用本方法解决了现有技术中电力知识标签由于具有高度专业性，导致标签类别数据稀少，可解释性差的技术问题，实现了引入领域知识来增强模型的可解释性，达到对标准知识的标签分类，并用于预测和推断新的样本数据的技术效果。
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公开(公告)号：CN118733706B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202410838596.6
申请日：2024-06-26
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/334 , G06F16/3331 , G06F16/332 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及机器学习技术领域，提供基于检索增强的电力标准问答模型训练方法及系统。所述方法包括：基于大数据采集电力领域数据，构建电力标准文档；构建问答数据库；训练检索模型；训练答复模型；联合优化检索与答复模型，生成联合优化结果；构建初始问答模型，回溯训练并输出电力标准问答模型。本申请解决了现有电力标准问答模型采用基于规则或模板的方法，导致缺乏灵活性和泛化能力，难以应对电力标准文档的复杂性和多样性，进而在理解和解析文档时容易出现偏差或误解，使得回答不准确的技术问题，实现了基于输入文本的语义相似度，利用的问答模型，对电力标准知识的精准高效匹配，提高电力标准问答模型的准确性、专业性和可靠性的效果。
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公开(公告)号：CN118709761A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410829537.2
申请日：2024-06-25
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06N5/022 , G06N5/04 , G06N5/045 , G06N5/01 , G06F18/241 , G06F18/243
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型的电力标签知识分类方法及系统，涉及数据处理领域。所述方法包括：收集电力源端数据，确定有效源端数据；确定层次标签图谱，监督训练开源大模型；引入无标签标准语义库确定初始化分类模型；读取下游任务特征，进行有监督调整，确定分类大模型；接收预分类任务，进行分类决策，确定分类结果；若所述预分类任务的分类结果为空置，接收新增缺陷类型，执行类增量学习。采用本方法解决了现有技术中电力知识标签由于具有高度专业性，导致标签类别数据稀少，可解释性差的技术问题，实现了引入领域知识来增强模型的可解释性，达到对标准知识的标签分类，并用于预测和推断新的样本数据的技术效果。
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公开(公告)号：CN118626594A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410829538.7
申请日：2024-06-25
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F18/214 , G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了电力标准知识的标签自动化标注方法、系统及存储介质，涉及自动化标注技术领域，包括：采集源电力标准知识数据集，进行预处理，获得标准电力知识数据集，进行文本扩充，生成电力标准知识文本描述数据集；获取文本关联筛选规则，对电力标准知识文本描述数据集进行筛选，得到电力标准知识文本扩充数据集；对前述数据集进行数据标注，获得电力标准知识文本标注数据集；对电力标准知识文本标注数据集进行修正，获得电力标准知识文本标注样本集，进行训练优化，获得电力标准知识标注模型进行电力标准知识标签自动化标注。本发明解决现有技术存在手动标注很难保证标注一致性和准确性的技术问题，达到提高自动化标注效率和质量的技术效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119127921A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411014302.4
申请日：2024-07-26
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/2452 , G06F16/2455 , G06F16/248 , G06N3/045 , G06N3/0895 , G06N3/042 , G06N3/043
Abstract: 一种电力设备数据智能交互方法、系统、设备及介质，包括：基于用户输入的查询信息进行数据库表信息检索，得到数据库表信息；基于查询信息进行电力设备知识库检索，得到业务知识计算逻辑和上下文学习示例；基于数据库表信息、业务知识计算逻辑和上下文学习示例创建提示，并将提示输入到大模型中生成数据库语句；运行数据库语句并判定是否成功，若成功则输出查询结果；否则进行错误校正，得到校正后的数据库语句并重新运行；数据库表信息检索可以实现对用户查询进行表字段链接、表主外键、表关联关系的抽取，提升模型生成数据库语言的准确率和性能，降低数据查询门槛，提高数据利用效率；电力设备知识库可以实现业务知识注入的灵活与可扩展性。
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公开(公告)号：CN117638877A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311516747.8
申请日：2023-11-14
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 东南大学 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的电网动态分区方法及装置，包括构建新能源发电机组的第一出力约束条件和灵活性资源的第二出力约束条件；基于电网潮流约束条件、网络拓扑约束条件、第一出力约束条件和第二出力约束条件，对目标电网区域进行划分得到待优化电网分区拓扑；根据最小生成树局部搜索算法和强化学习算法，对待优化电网分区拓扑进行筛选，以确定具有最小阻塞程度的电网分区拓扑。本发明提供的基于深度强化学习的电网动态分区方法，采用最小生成树局部搜索算法和强化学习算法进行电网的动态分区，可以做到电网秒级调整，在需要进行电网紧急调控时迅速给出分区策略及可调节灵活性资源的出力，提高了电网的灵活性与稳定性。
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公开(公告)号：CN117556086A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311368456.9
申请日：2023-10-20
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , G06F16/9032
Abstract: 本发明涉及多跳路径查询技术领域，具体涉及一种多跳路径查询方法、装置、计算机设备及存储介质，本发明在图数据库中同时确定多组路径查询单元，基于每组路径查询单元中相互通信且相邻的第三实体和第四实体之间的包含关系、实体类型，通过路径关联度初始值更新第四实体的路径关联度当前值，当查询到目标实体，并将第四实体的路径关联度当前值作为目标实体的路径关联度最终值，并从目标实体的所有目标查询路径中选取最优查询路径以得到目标实体，可以实现基于图数据库缩小目标实体的多跳路径的查询范围，以免在图数据库中基于编写的属性信息逐次查询目标实体，进而达到简化查询过程以及提高查询效率的目的。
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公开(公告)号：CN117291258A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311340908.2
申请日：2023-10-17
Applicant: 华北电力大学 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于函数秘密共享的神经网络训练推理方法和系统，通过利用函数秘密共享等密码学技术，将机器学习的训练与推理过程分解为与输入相关的在线阶段和与输入无关的离线阶段，通过在预处理时生成后续计算所需的相关随机值，将繁重的加密计算转移到了离线阶段，不仅在线阶段的所有线性操作都可以直接在秘密共享的数据上执行，无需调用同态加密等繁重的加密工具或进行频繁的交互过程，而且大大降低了机器学习的在线阶段在计算ReLU函数等复杂的非线性函数时的通信开销，从而能将安全多方计算的在线开销转移到了离线阶段和本地计算上；同时，避免了混合使用混淆电路和加法秘密共享或全同态加密时昂贵的转换操作，这也非常有利于性能的提升。
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公开(公告)号：CN116090443A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310047809.9
申请日：2023-01-31
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 王艺霏 , 马跃 , 梁东 , 娄竞 , 邢宁哲 , 李信 , 陈重韬 , 王骏 , 王畅 , 温馨 , 张海明 , 尚芳剑 , 李欣怡 , 梁潇 , 刘卫卫 , 姚艳丽 , 王森 , 庞思睿 , 苏丹 , 那琼澜 , 周子阔 , 姜蕴洲 , 曲洪泽 , 王晓慧 , 黄复鹏 , 安宁钰 , 雷舒娅 , 张文思
IPC: G06F40/279 , G06F16/22
Abstract: 本文提供了一种多源地址信息识别方法及装置，方法包括：根据业务场景及业务场景中数据表，获取业务场景下各数据表的表结构信息及表数据信息；对业务场景下各数据表的表结构信息进行地址字符标注处理，得到各数据表表结构信息的地址属性；根据各数据表表结构信息的地址属性，从表数据信息中获取地址文本；对获取的地址文本进行规范化处理，将业务场景下各用户在每两个数据表中的规范化后的地址文本输入至预先确定的识别模型中，得到业务场景下各用户的每两个数据表中地址的匹配结果。本文能够对电网数据中的地址数据信息质量进行全面核查，通过确定业务场景下各用户的每两个数据表中地址的匹配结果可确定用户地址的一致性。
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