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公开(公告)号：CN118673500B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202410758045.9
申请日：2024-06-13
Applicant: 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司 , 湖北央中巨石信息技术有限公司
Inventor： 李杨 , 刘晓峻 , 肖碧波 , 彭书瑞 , 朱佳 , 付荣 , 李晶 , 朱国威 , 胡为民 , 张继新 , 邓辉 , 赵凌楚 , 彭潇潼 , 蒋承骥 , 曹一凡 , 张艳珍 , 赵娴真 , 周建宇 , 卢兴宇 , 周明康 , 袁媛 , 皮梦婷 , 谭茗铎 , 谢黎 , 杜仙 , 王捷 , 刘畅 , 田里 , 周亮 , 冯浩 , 邱爽 , 洪薇 , 洪健 , 姚强 , 吴涛 , 陈朝
IPC: G06F21/57 , G06F21/62 , G06F11/34 , G06F18/2433
Abstract: 本发明属于智能终端技术领域，具体涉及一种基于智能终端的风险检测和评估的系统及方法。该发明，可以实现对智能终端的实时监控和风险检测，及时发现潜在的安全问题，避免损失，通过多维度的数据分析和参数计算，可以更精准地评估智能终端的安全风险，通过多层次的数据收集和分析，可以更精准地识别智能终端的潜在风险，减少误报率，结合应用软件数据、用户行为数据和系统日志数据进行综合分析，能够全面了解风险来源和影响因素，不同的风险等级对应不同的防护措施，可以为用户提供个性化的安全建议和解决方案，通过早期发现和处理风险，可以显著提高智能终端的整体安全性，保护用户隐私和数据安全。
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公开(公告)号：CN118673500A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410758045.9
申请日：2024-06-13
Applicant: 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司 , 湖北央中巨石信息技术有限公司
Inventor： 李杨 , 刘晓峻 , 肖碧波 , 彭书瑞 , 朱佳 , 付荣 , 李晶 , 朱国威 , 胡为民 , 张继新 , 邓辉 , 赵凌楚 , 彭潇潼 , 蒋承骥 , 曹一凡 , 张艳珍 , 赵娴真 , 周建宇 , 卢兴宇 , 周明康 , 袁媛 , 皮梦婷 , 谭茗铎 , 谢黎 , 杜仙 , 王捷 , 刘畅 , 田里 , 周亮 , 冯浩 , 邱爽 , 洪薇 , 洪健 , 姚强 , 吴涛 , 陈朝
IPC: G06F21/57 , G06F21/62 , G06F11/34 , G06F18/2433
Abstract: 本发明属于智能终端技术领域，具体涉及一种基于智能终端的风险检测和评估的系统及方法。该发明，可以实现对智能终端的实时监控和风险检测，及时发现潜在的安全问题，避免损失，通过多维度的数据分析和参数计算，可以更精准地评估智能终端的安全风险，通过多层次的数据收集和分析，可以更精准地识别智能终端的潜在风险，减少误报率，结合应用软件数据、用户行为数据和系统日志数据进行综合分析，能够全面了解风险来源和影响因素，不同的风险等级对应不同的防护措施，可以为用户提供个性化的安全建议和解决方案，通过早期发现和处理风险，可以显著提高智能终端的整体安全性，保护用户隐私和数据安全。
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公开(公告)号：CN119862885A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202311851255.4
申请日：2023-12-29
Applicant: 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司 , 三峡大学
IPC: G06F40/295 , G06N3/045 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种融合字形信息的中文嵌套命名实体识别方法，包括以下步骤：步骤1，准备数据集并对数据集中的文本数据进行预处理，获得字型嵌入和字符嵌入；步骤2，设计命名实体识别模型，所述命名实体识别模型，根据步骤1中获取的文本数据的字型嵌入和字符嵌入，对实体进行预测识别；步骤3，使用步骤1中准备的数据集，对命名实体识别模型进行训练；步骤4，使用训练好的命名实体识别模型，进行命名实体识别，完成融合字形信息的中文嵌套命名实体识别。本发明用于解决目前已有的融合字形信息的工作只能解决平面命名实体识别问题，同时能够提高命名实体识别模型的性能。
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公开(公告)号：CN116205666B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202211651310.0
申请日：2022-12-22
Applicant: 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司 , 三峡大学
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于RACNet的多变量电力负荷预测方法，它包括以下步骤：步骤一：获取真实数据，并将真实数据划分为训练数据集和测试数据集；其中真实数据包括历史电力负荷值及气象因素值；步骤二：每次取一定数量的历史电力负荷值及相关气象因素值作为一个样本，将训练数据集、测试数据集分别转化成训练样本集和测试数据集；步骤三：输入训练样本集到网络模型中，得到训练好的模型，网络模型为RACNet模型或ELECNet模型；步骤四：将测试样本集输入已到训练好的模型中，输出预期的预测数据。为了提高短期电力负荷预测的精度，提高预测的准确率，获得更好的预测效果，本发明提出一种基于RACNet的多变量电力负荷预测方法。
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公开(公告)号：CN116205666A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211651310.0
申请日：2022-12-22
Applicant: 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司 , 三峡大学
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于RACNet的多变量电力负荷预测方法，它包括以下步骤：步骤一：获取真实数据，并将真实数据划分为训练数据集和测试数据集；其中真实数据包括历史电力负荷值及气象因素值；步骤二：每次取一定数量的历史电力负荷值及相关气象因素值作为一个样本，将训练数据集、测试数据集分别转化成训练样本集和测试数据集；步骤三：输入训练样本集到网络模型中，得到训练好的模型，网络模型为RACNet模型或ELECNet模型；步骤四：将测试样本集输入已到训练好的模型中，输出预期的预测数据。为了提高短期电力负荷预测的精度，提高预测的准确率，获得更好的预测效果，本发明提出一种基于RACNet的多变量电力负荷预测方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119247262A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411468107.9
申请日：2024-10-21
Applicant: 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司 , 三峡大学
Abstract: 本申请涉及一种基于非均匀线阵的DOA估计方法、装置、计算机设备、介质和产品。所述方法包括：建立源信号与非均匀线阵的信号模型，根据阵元间的间距关系，将非均匀线阵划分成多个子阵列，并按照预设采样顺序，依次采集采样顺序对应的目标子阵列的子阵信号，根据信号模型和所有子阵信号建立信号协方差矩阵，对信号协方差矩阵中的每个元素进行近似处理，得到近似协方差矩阵，确定近似协方差矩阵的索引位置，根据所有的索引位置对近似协方差矩阵进行求解，得到目标协方差矩阵，对目标协方差矩阵进行特征分解，并基于特征分解的结果进行DOA估计。采用本方法能够更准确地从噪声背景下提取出信号的方向信息，提高DOA估计的准确性。
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公开(公告)号：CN119168364A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411196561.3
申请日：2024-08-28
Applicant: 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司 , 三峡大学 , 公安部第三研究所
Inventor： 刘晓峻 , 赵东鹏 , 曲洁 , 李杨 , 徐守志 , 余梅 , 陆林 , 李红阳 , 肖碧波 , 彭书瑞 , 朱佳 , 付荣 , 李晶 , 朱国威 , 胡为民 , 张继新 , 邓辉 , 张怡 , 赵航 , 赵凌楚 , 彭潇潼 , 蒋承骥 , 曹一凡 , 谭茗铎 , 刘远 , 王捷 , 刘畅 , 田里 , 周亮 , 冯浩 , 邱爽 , 张艳珍 , 顾中铭 , 曹少龙 , 张岩 , 张程鹏 , 李海莹 , 方平山 , 胡宇航 , 周建宇 , 周明康
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F18/2415 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态大模型的电力物联网工控设备安全评估方法，主要包括数据收集与预处理、多模态大模型处理、安全风险评估以及结果展示与决策支持。首先，收集电力物联网工控设备的多模态数据，进行预处理，确保数据的一致性和准确性；其次，采用多模态大模型技术，结合正交顺序融合(OSF)策略，对多源异构数据进行深度融合和特征提取；然后，建立和训练安全风险评估模型，量化故障概率、风险等级和潜在影响，结合知识图谱提供的背景信息，提供更精准的安全评估；最后，通过可视化界面展示评估结果。本发明有效提升了电力物联网工控设备安全风险评估的自动化水平和准确性，确保电力系统的稳定运行和安全管理。
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公开(公告)号：CN119090061A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411127338.3
申请日：2024-08-15
Applicant: 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司 , 三峡大学
Inventor： 李杨 , 赵东鹏 , 刘晓峻 , 肖碧波 , 徐守志 , 余梅 , 陈芮 , 彭书瑞 , 朱佳 , 付荣 , 李晶 , 朱国威 , 胡为民 , 张继新 , 邓辉 , 张怡 , 赵航 , 赵凌楚 , 彭潇潼 , 蒋承骥 , 曹一凡 , 谭茗铎 , 刘远 , 王捷 , 刘畅 , 田里 , 周亮 , 冯浩 , 邱爽 , 张艳珍 , 顾中铭 , 赵娴真 , 何武骏 , 曹少龙 , 刘永林 , 李晨露 , 彭祥敏 , 魏齐巍 , 皮梦婷
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/083 , G06Q50/06 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种移动式岸电调度与泊位分配的协同优化方法，包括以下步骤：模型构建模块：构建移动式岸电调度与泊位分配的协同优化模型；数据采集模块：收集船舶信息、泊位信息和岸电信息数据；智能决策模块：运用优化算法求解协同优化模型；分配执行模块：根据计算结果，自动或半自动地执行岸电调度和泊位分配操作。本发明采用上述的一种移动式岸电调度与泊位分配的协同优化方法，优化了多目标条件下的岸电和泊位资源的调度与分配，适用于需要优化移动式岸电资源和泊位分配的各类港口，具备高灵活性和适应性，有助于提升泊位与岸电利用率，减少船舶在港口停泊期间的燃油使用和污染排放，具有显著的环保效益，助力港口实现绿色运营和双碳目标。
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公开(公告)号：CN118863057A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410868198.9
申请日：2024-07-01
Applicant: 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司 , 三峡大学
IPC: G06N5/04 , G06N5/025 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F40/16 , G06F40/279 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种融合大语言模型与知识图谱的低电压治理辅助决策方法，包括：获取与低电压相关的目标数据，并进行预处理；采用深度学习方法构建低电压知识图谱；从故障工单中获取低电压业务运维相关数据，提取里面的三元组信息，与低电压知识图谱进行匹配，并对故障工单的用户意图进行识别，进而生成大语言模型的问题输入；设计大语言模型prompt提示策略；将当前的低电压运检案例库与低电压知识图谱作为领域知识导入本地知识库；将从故障工单中提取的三元组信息和用户意图输入大语言模型，结合prompt提示策略和本地知识库对问题进行分析和故障溯源，输出辅助决策结果；将所述辅助决策结果作为新的案例记录存入低电压运检案例库中，完成所述的融合大语言模型与知识图谱的低电压治理辅助决策。
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公开(公告)号：CN117875416A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311827366.1
申请日：2023-12-28
Applicant: 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司 , 三峡大学
IPC: G06N5/022 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种实体关系联合抽取方法，包括以下步骤：步骤1，准备数据集并对其中的数据进行预处理；步骤2，构建关系抽取模型；步骤3，使用步骤1中准备的数据集，对步骤2中所述的关系抽取模型进行训练；步骤4，使用训练好的关系抽取模型，对待处理的文本数据进行实体关系联合抽取；所述的关系抽取模型，包括：嵌入模块、主语抽取模块、特征融合模块和关系及相应宾语抽取取模块。本发明改善了在对数据集进行实体关系抽取任务时存在因文本的关系复杂且实体密度大而导致实体识别不准确的问题，有效地解决了实体关系抽取时部分结构特征丢失的问题。
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