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公开(公告)号:CN119357661A
公开(公告)日:2025-01-24
申请号:CN202411361472.X
申请日:2024-09-27
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F16/33 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于查询变换器的多模态大模型预训练方法,包括获取设定场景的图片并生成图片‑文本对数据集;将可学习查询作为位置信息并替换为四维坐标;对查询变换器结构进行修正;对可学习查询进行高维空间转换并输入查询变换器中对多模态大模型进行第一阶段训练;将查询变换器输出结合文本信息并输入到冻结大语言模型中完成对多模态大模型的第二阶段训练;完成第一和第二阶段训练后完成最终的基于查询变换器的多模态大模型的预训练。本发明还公开了一种实现所述基于查询变换器的多模态大模型预训练方法的系统,和包括了所述基于查询变换器的多模态大模型预训练方法的电力设备故障诊断方法。本发明可靠性更高,精确性更好,资源占用更少。
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公开(公告)号:CN118735299A
公开(公告)日:2024-10-01
申请号:CN202410820184.X
申请日:2024-06-24
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种配电网负荷转供决策方法,包括获取目标配电网的数据信息;构建配电网大语言模型用于配电网负荷转供的辅助决策;构建目标配电网的运行场景数据信息;构建并训练得到配电网负荷转供模型;实时获取目标配电网的数据信息,采用配电网大语言模型和配电网负荷转供模型,完成目标配电网的负荷转供决策。本发明还公开了一种实现所述配电网负荷转供决策方法的系统。本发明采用大语言模型和深度强化学习结合的方案来进行配电网负荷转供的决策,因此本发明不仅能够实现配电网负荷转供的决策,而且可靠性更高、精确性更好。
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公开(公告)号:CN116169776A
公开(公告)日:2023-05-26
申请号:CN202211089297.4
申请日:2022-09-07
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 武汉大学
Inventor: 李文臣 , 黄彦浩 , 何春江 , 仲悟之 , 褚晓杰 , 许成龙 , 许沛东 , 高天露 , 张俊 , 严剑峰 , 吕晨 , 刘新元 , 暴悦爽 , 郑惠萍 , 邹卫美 , 李勤新
Abstract: 本发明公开了一种电力系统云边协同人工智能调控方法、系统、介质及设备,方法包括:基于电力系统中所有子区域的观测数据确定每个子区域对应的预测值;基于所述预测值确定每个子区域对应的执行动作;基于每个子区域对应的执行动作执行联合动作,以进行电力系统调控。本发明在每个子区域分别进行利用对应的边缘平台进行运算,基于云协同技术实现电力系统广域协调运行控制,能够实现原有中心化任务的有效解耦与任务下沉,对维护高比例新能源接入下大规模互联电网的安全稳定运行提供了基础。
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