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公开(公告)号：CN118467678A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410632471.8
申请日：2024-05-21
摘要： 本发明公开了一种基于知识图谱的继电保护装置故障管理方法，包括以下步骤：S1、获取故障文本数据，采用brat工具进行实体标注，转化成训练所用的数据格式；S2、进行平滑处理以及构建初步的信息抽取模型；S3、开始对初步的信息抽取模型进行训练；S4、利用双向长短时记忆网络和条件随机场神经网络在不同层次上提取文本特征的优点联合提取语句特征；S5、将上一步得到的结果输出作为输入，根据网络输入损失通过梯度下降优化算法更新网络参数；S6、检验数据是否输入完成，模型遍历次数是否满足。本发明采用上述的一种基于知识图谱的继电保护装置故障管理方法，实现故障知识图谱的构建，解决知识建模与知识融合的问题。
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公开(公告)号：CN118569377A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410680508.4
申请日：2024-05-29
IPC分类号： G06N5/025 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06F40/284 , G06F40/30
摘要： 本发明公开了融合ALBERT与自注意力机制的继电告警信号知识联合抽取方法，包括以下步骤：S1、对于输入文本，输入到ALBERT预训练语言模型得到输入文本动态向量；S2、通过引入共享基础参数结构的BiLSTM神经网络，将ALBERT层得到的文本动态向量进行深度序列特征提取；S3、实体识别模块引入自注意力机制关注文本序列中词和词之间的注意力对序列标记结果的影响；S4、基于Multilevel‑Attention的继电保护告警信号关系抽取。本发明采用上述的融合ALBERT与自注意力机制的继电告警信号知识联合抽取方法，引入ALBERT模型对文本进行动态编码，BiLSTM作为共享参数层用于深度序列特征提取，实体识别和关系识别模块分别引入自注意力机制和多层自注意力机制加强对实体和关系的识别准确率。
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公开(公告)号：CN118468112A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410647189.7
申请日：2024-05-23
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/22 , G06N3/042 , G06N5/022 , G06N3/045 , G06F18/2431
摘要： 本发明公开了一种基于知识图谱和改进图神经网络的告警信号分级方法，包括以下步骤：S1、将告警信号知识图谱中的每个三元组合并为一个包含实体和关系信息的句子si；S2、使用句子si、字符ci与标签labeli来构建文本图G；S4、生成所有节点的初始嵌入矩阵；S5、将文本图G送入改进的图神经网络进行建模；S6、将待分级语句s1i送入特征提取层；S6、前五个句子节点的嵌入表示；S7、将注意力向量yi与特征提取层的结果hi进行拼接；句子节点有一个小于0.5，未进行按列融合的特征提取层的结果hi；S8、送入softmax层进行分类得到最终结果。本发明采用上述的一种基于知识图谱和改进图神经网络的告警信号分级方法，利用告警信号图谱中的知识，理解更深层次的语义信息。
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公开(公告)号：CN118428463A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410540447.1
申请日：2024-04-30
申请人： 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/0499 , G06N3/088 , G06F40/30 , G06F40/295 , G06F16/35 , G06Q50/06 , G06N3/048
摘要： 本发明提供了一种针对电力文本的流水线知识抽取方法，包括以下步骤：S1、将收集得到的电力领域相关文本整合到文档中，对其中包含的实体及关系类型进行定义；S2、对文本中的语句进行预处理；S3、获得的全部数据集送入实体抽取模型中进行多轮次训练；S4、输出的实体识别结果，进行二次文本处理；S5、将标注的关系数据集送入PCNN‑Attention模型进行训练，对全部语料进行关系分类；S6、基于训练后的PCNN‑Attention模型对全部语料进行关系分类，连接实体与实体间关系，得到文本中包含的三元组知识。本发明采用上述的一种针对电力文本的流水线知识抽取方法，提升实体和关系的识别精度，由数据处理到得到三元组知识，给出针对电力文本知识抽取的全流程。
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公开(公告)号：CN118052234A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410240215.4
申请日：2024-03-04
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司
IPC分类号： G06F40/295 , G06F40/289 , G06F40/237 , G06N3/0455
摘要： 本发明公开了一种电力二次工作安全措施票命名实体识别方法及相关装置，方法包括：获取目标二次工作安全措施票；利用预训练好的分词模型将目标二次工作安全措施票中的文本进行分词，得到分词结果；其中所述分词模型采用ELECTRA模型构建而成；利用预训练好的ALBERT模型对所述分词结果进行实体识别，得到命名实体识别结果；其中命名实体识别结果至少包括目标二次工作安全措施票文档中的关键实体。将专业名词按照词典格式写入词典中用于分词模型，然后采用ALBERT模型处理分词后的序列，提高了中文命名实体识别准确率。
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公开(公告)号：CN118627885A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410653531.4
申请日：2024-05-24
申请人： 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N5/022 , G06N3/0464 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F40/284 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于融合知识图谱与ERNIE+CNN的风险评估方法，包括以下步骤：S1、数据准备与收集；S2、数据预处理；S3、通过预处理的数据构建二次作业风险知识图谱；S4、将知识图谱中的实体和关系映射到低维向量空间中，采用TransD算法将知识图谱中的实体和关系映射到低维向量空间中；S5、利用ERNIE+CNN模型进行特征提取；S6、使用ERNIE+TextCNN形成融合知识图谱与ERNIE+CNN的风险分级模型。本发明采用上述的一种基于融合知识图谱与ERNIE+CNN的风险评估方法，在传统二次作业风险评估方法的基础上融合了二次作业风险知识图谱，采用ERNIE+CNN深度学习模型。
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公开(公告)号：CN118070798A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410240216.9
申请日：2024-03-04
申请人： 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06F40/289 , G06F40/295 , G06F40/211 , G06F40/242 , G06F40/216 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06N20/00
摘要： 本发明公开了一种电力安全措施票校核方法及相关装置，方法包括：获取目标安全措施票；利用预训练好的分词模型将目标安全措施票中的文本进行分词，得到分词结果；利用预训练好的ALBERT模型对分词结果进行实体识别，得到命名实体识别结果；基于分词结果，对目标安全措施票中的文本进行依存句法分析，得到依存句法分析结果；进行成分句法分析，得到成分句法分析结果；使用词嵌入将目标安全措施票中的文本转化为文本的向量序列；将分词结果、命名实体识别结果、依存句法分析结果、成分句法分析结果和文本的向量序列输入预训练好的BERT模型，得到安全措施票校核结果，其中安全措施票校核结果包括内容检验结果和执行顺序验证结果。实现自动化审核校对。
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公开(公告)号：CN117993385A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410240214.X
申请日：2024-03-04
申请人： 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06F40/289 , G06F40/216 , G06F40/268 , G06F40/242 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06N20/00
摘要： 本发明公开了一种电力二次工作安全措施票文本向量化方法及相关装置，方法包括：获取目标二次工作安全措施票；利用预训练好的分词模型将目标二次工作安全措施票中的文本进行分词，得到分词结果；其中所述分词模型采用ELECTRA模型构建而成；基于所述分词结果，统计所有文本中出现的词汇的词频，并基于词频构建词汇表；其中所述词汇表表示为词汇的索引系统，每个词汇对应一个唯一的索引；利用预训练的词嵌入模型为词汇表中的每个词汇生成相应的词嵌入向量；其中所有词嵌入向量均为一个固定长度；基于构建的词汇表，将目标二次工作安全措施票中目标文本的每个词汇转换为对应的索引，并根据索引替换为相应的词嵌入向量，得到目标文本的向量序列。
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公开(公告)号：CN114880162A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210284686.6
申请日：2022-03-22
摘要： 本发明公开了一种智能变电站改扩建配置文件可视化校验方法及系统，方法包括，系统包含改扩建设备可视化校验模块和过程层配置文件按间隔校验模块；可视化校验模块和配置文件按间隔校验模块通过调用核心循环冗余校验模块实现SCD文件及母线保护配置文件的比对；最后，通过在某变电站的改扩建工作中应用该校验仪，展示其功能及应用效果。智能变电站改扩建配置文件可视化校验仪为实现智能变电站的智能运检奠定了基础。可实现智能站改扩建前后SCD文件及母线保护过程层配置文件的比对，防止母线保护配置文件误修改、错修改的情况发生。
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公开(公告)号：CN116595713B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202310382100.4
申请日：2023-04-11
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司双创中心
摘要： 基于标准虚回路模型的SCD过程层虚回路配置方法及系统，根据标准虚端子信号描述，采用类比和扩充的方法，构建标准虚端子模板；建立实际IED设备模型的虚端子与标准虚端子模板之间的映射关系，形成标准虚端子映射模板；实际IED设备模型的虚端子来自于SCD文件；标准虚回路模型使用标准虚端子模板描述不同类型的IED设备模型之间的过程层虚连接，得到标准虚回路模型；基于属性编码，将待配置的初始SCD文件中各IED设备模型与标准虚回路模型进行匹配；基于标准虚端子映射模板，利用匹配所得的标准虚回路模型进行全站的过程层虚回路配置，将过程层虚回路配置写入初始SCD文件中得到SCD文件。解决SCD虚回路自动配置问题。
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