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公开(公告)号：CN116776953A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310715204.2
申请日：2023-06-15
摘要： 本申请公开一种模型压缩部署方法、装置、服务器及存储介质，涉及模型处理技术领域，能够解决如何根据用户的部署需求确定最优的压缩优化方法的问题。具体方案包括：获取待压缩模型和待压缩模型的压缩需求信息，调用预设的第一估计函数，对待压缩模型的模型指标进行估计，得到第一指标；第一估计函数用于预测待压缩模型经过知识蒸馏处理后的模型指标，模型指标包括模型大小、参数量、计算量和仿存量；根据第一指标、预设的惩罚因子和预设值，确定第一指标对应的模型在待部署设备上的第一处理速度；根据第一处理速度和部署设备的处理速度，确定待压缩模型的压缩策略，并利用确定出的压缩策略对待压缩模型进行压缩，得到待压缩模型的目标压缩模型。
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公开(公告)号：CN116776954A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310716586.0
申请日：2023-06-15
摘要： 本申请公开一种模型压缩方法、系统及存储介质，涉及模型压缩技术领域，能够提高模型压缩效率。具体方案包括：服务器接收客户端发送的可执行文件，可执行文件中包括：接口文件、调用文件、待压缩模型和待压缩模型的运行环境程序；接口文件用于获取训练数据集、验证数据集、损失函数和优化器；调用文件用于调用目标压缩程序；服务器确定待压缩模型的初始模型精度；服务器利用调用文件获取目标压缩程序，并利用目标压缩程序、损失函数和优化器对待压缩程序进行压缩，得到压缩模型；服务器确定压缩模型的压缩模型精度，若初始模型精度和压缩模型精度的精度差的绝对值小于预设阈值，则得到待压缩模型的目标压缩模型，并将目标压缩模型发送至客户端。
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公开(公告)号：CN116776936A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310712796.2
申请日：2023-06-15
IPC分类号： G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/082 , G06V20/52 , G06V10/82
摘要： 本发明公开了一种模型部署方法和装置，所述方法包括：获取预先训练完成的视觉卷积模型，设置对视觉卷积模型进行剪枝操作的精度目标和搜索参数，搜索参数至少包括初始剪枝比例和搜索区间长度；分别搜索注意力机制模块的第一目标剪枝比例和前馈神经模块的第二目标剪枝比例；根据第一目标剪枝比例和第二目标剪枝比例优化视觉卷积模型，得到目标视觉卷积模型；将目标视觉卷积模型部署在变电站的边缘计算设备上。这样，在对视觉卷积模型进行剪枝后，使得模型大小处于最小的状态，从而对运行环境的要求降低。将视觉卷积模型部署在边缘计算设备上，实现了监控数据的实时接收，从而可以做到实时的检测和警示，提高了电力系统的安全性。
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公开(公告)号：CN114330135B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202111667583.X
申请日：2021-12-30
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江捷瑞电力科技有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N20/20 , G06F111/08
摘要： 本发明提供了一种分类模型构建方法及装置、存储介质及电子设备，该方法包括：确定预设样本集合和每个预设特征维度对应的特征权重，基于预设的集成学习算法进行预测模型的迭代训练，在当前迭代周期中，确定该迭代周期对应的初始模型，和该迭代周期对应的各个训练特征维度所对应的训练样本集合。通过该训练样本集合对该初始模型进行训练，得到该迭代周期对应的预测模型，并更新当前训练特征维度对应的特征权重，以调整下个迭代周期对应的各个训练特征维度。当结束迭代训练过程后，对训练得到的各个预测模型进行组合，得到分类模型。应用本发明的方法，可对用于训练的特征进行调整，采用对分类影响较大的特征进行训练，可提高模型的分类准确度。
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公开(公告)号：CN116304589A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310156625.6
申请日：2023-02-17
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G06F18/15 , G06F18/241 , G06N20/00 , G06F123/02
摘要： 本申请公开了一种基于多约束协同的异常数据检测并修复的方法及相关产品，可应用于数据修复技术领域。该方法包括：确定多元时间序列中的待修复时间区间；根据所述待修复时间区间建立依赖网络；根据所述依赖网络获取可变特征预测顺序以及对应的预测模型字典；根据所述可变特征预测顺序和所述预测模型字典确定可变特征对应的候选修复值；根据所述候选修复值更新所述多元时间序列，实现时序数据的修复。因此，本申请对多元时间序列进行划分，并采用上类约束的算法对多元时间序列进行修复从而保证在修复过程中不引入新的约束的违规，在提高了错误数据修复结果的准确率和可靠度的前提下提高了错误数据的修复速度。
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公开(公告)号：CN114996483B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210929367.6
申请日：2022-08-03
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 联想(北京)有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于变分自编码器的事理图谱的数据处理方法，包括：获取第一事理图谱中每个事理节点的数据维度，根据数据维度对所有的事理节点进行归类得到多个第一事理节点集合；根据每个第一事理节点集合的数据维度确定相对应的变分自编码器，对第一事理节点集合内每个事理节点的事理数据依次编码处理，得到多个编码集合数据；基于变分自编码器的解码单元，对相应数据维度的编码集合数据进行解码处理得到多个第二事理节点集合；提取每个第二事理节点集合中的事理数据，根据事理数据、每个事理节点对应的节点标签进行事理图谱的重组得到第二事理图谱。本发明可以降低数据信息损失量，并高效的实现事理图谱中的数据的迁移。
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公开(公告)号：CN113704241B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111256821.8
申请日：2021-10-27
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号： G06F16/215
摘要： 本发明提出了一种低业务依赖的能源数据智能稽核方法，包括：确定相互对应的文本字段、日期时间字段以及数值字段；将文本字段、日期时间字段调整为标准模板规定的格式；对日期时间字段和数值字段进行数据拟合，判断数值字段中的数据，若为时序数据，基于与拟合曲线的偏离程度标记数值字段的第一异常数据，若为非时序数据，基于孤立森林算法标记数值字段的第二异常数据；根据拟合曲线的趋势生成第一异常数据的修正建议值；根据数值字段中其他数据在二叉树中的异常分值确定修正权重，根据加权求和的结果生成第二异常数据的修正建议值。由业务规则驱动的稽核方式转变为由数据本身特征驱动，提高了能源数据的稽核效率与异常数据修正的准确性。
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公开(公告)号：CN113988489A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111610861.8
申请日：2021-12-27
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F113/06
摘要： 本发明提供一种电碳因子的预测评估方法、装置及可读存储介质，包括：基于发电设备对应的设备标签对发电数据进行归类得到清洁能源数据集合和非清洁能源数据集合；得到清洁能源数据集合中每个发电数据的第一碳转换信息，对每个发电数据的第一碳转换信息进行处理得到清洁能源数据集合对应的第一碳排放数据；对第二碳转换信息、非清洁能源数据集合中的发电数据进行处理得到非清洁能源集合对应的第二碳排放数据；基于第一碳排放数据、第二碳排放数据、碳中和数据以及发电数据得到电碳因子的第一预测评估值。本发明提供的技术方案，能够充分考虑每个电网区域内不同发电设备的不同发电方式、不同碳中和行为，得到该电网区域内更加准确、客观的电碳因子。
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公开(公告)号：CN117353396B
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311657385.4
申请日：2023-12-06
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 杉数科技(北京)有限公司
IPC分类号： H02J3/46 , H02J3/24 , G06F30/20 , G06F17/10 , G06F111/04
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公开(公告)号：CN117353396A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311657385.4
申请日：2023-12-06
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 杉数科技(北京)有限公司
IPC分类号： H02J3/46 , H02J3/24 , G06F30/20 , G06F17/10 , G06F111/04
摘要： 本发明涉及发电控制技术领域，公开了一种基于启停曲线的火电机组调度优化方法和装置，包括根据火电机组的机组参数，对火电机组的启停曲线进行数据预处理；根据数据预处理后的启停曲线，以电网总体运行成本最小化为目标函数，以启停曲线相关约束作为约束条件，建立安全约束机组组合模型；对所述安全约束机组组合模型进行出清计算，得到火电机组的调度优化结果。本发明通过考虑火电机组启停曲线并实现相应的数学约束描述，在建模前的数据预处理阶段处理启停曲线生成的相关参数，使其更接近于现实的启停情况，保证建模的准确性，使电力调度系统的机组组合的优化更加具备经济性、安全性和准确性，从而为实际生产提供了更好的指导。
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