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公开(公告)号：CN111985653A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010586320.5
申请日：2020-06-24
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/00 , G06Q50/06 , G06F16/36 , G06F16/901
摘要： 本发明公开了一种基于知识图谱的电网故障知识推荐与知识管理系统及方法，系统包括故障知识管理后台模块和前端故障知识管理界面模块，故障知识管理后台模块，用于从数据存储模块中查找输入实体的、故障匹配、故障相似推荐信息发送至前端故障知识管理界面模块；前端故障知识管理界面模块，用于将数据进行图谱结构化展示。本发明能够在满足电网调度业务实时性要求的前提下，为调度员在处理电网故障时提供辅助决策，丰富调度人员恢复决策手段，实现故障处理的工具化支撑，提升电网故障处理效率。
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公开(公告)号：CN113553420A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202010321359.4
申请日：2020-04-22
申请人： 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/335 , G06F16/36 , G06F16/31 , G06F16/901 , G06Q10/00 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了基于知识图谱的电网故障处理规程推荐方法和系统，包括对各故障处理规程文本进行语义标注，得到对应的故障设备主体、包括故障处理规程文本标识的故障属性以及故障事件类型；将获得的各故障的设备主体、故障属性和故障事件类型分别利用实体、属性以及事件表示拓扑关系得到知识图谱；识别故障文本中包含的故障设备主体、故障属性以及故障事件类型；根据识别结果检索知识图谱，获得各故障处理规程文本。本发明将故障相关知识拓扑形式存于图数据库，通过根据故障文本在图数据库中检索，避免人为误操作事故的发生，有效缩短事故处理时间，提升调度人员对电网事故的处理能力，提高电网事故处理的智能化水平。
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公开(公告)号：CN111985653B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202010586320.5
申请日：2020-06-24
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/00 , G06Q50/06 , G06F16/36 , G06F16/901
摘要： 本发明公开了一种基于知识图谱的电网故障知识推荐与知识管理系统及方法，系统包括故障知识管理后台模块和前端故障知识管理界面模块，故障知识管理后台模块，用于从数据存储模块中查找输入实体的、故障匹配、故障相似推荐信息发送至前端故障知识管理界面模块；前端故障知识管理界面模块，用于将数据进行图谱结构化展示。本发明能够在满足电网调度业务实时性要求的前提下，为调度员在处理电网故障时提供辅助决策，丰富调度人员恢复决策手段，实现故障处理的工具化支撑，提升电网故障处理效率。
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公开(公告)号：CN113553420B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202010321359.4
申请日：2020-04-22
申请人： 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/335 , G06F16/36 , G06F16/31 , G06F16/901 , G06Q10/20 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了基于知识图谱的电网故障处理规程推荐方法和系统，包括对各故障处理规程文本进行语义标注，得到对应的故障设备主体、包括故障处理规程文本标识的故障属性以及故障事件类型；将获得的各故障的设备主体、故障属性和故障事件类型分别利用实体、属性以及事件表示拓扑关系得到知识图谱；识别故障文本中包含的故障设备主体、故障属性以及故障事件类型；根据识别结果检索知识图谱，获得各故障处理规程文本。本发明将故障相关知识拓扑形式存于图数据库，通过根据故障文本在图数据库中检索，避免人为误操作事故的发生，有效缩短事故处理时间，提升调度人员对电网事故的处理能力，提高电网事故处理的智能化水平。
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公开(公告)号：CN111860882B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202010552327.5
申请日：2020-06-17
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种电网故障处理知识图谱的构建方法及装置，通过领域高质量专业短语挖掘、命名实体识别，以及设备、事件、操作等关系抽取，从海量的电网运行数据、故障处理预案等结构化和非结构化数据中自动提取知识，构建电网调度故障处理知识图谱，很好地突破传统电网调度专家系统规则化定制知识、周期长、更新慢的限制，实现电网调度故障处理知识的计算机智能自主获取、跨领域分析和全时段学习。
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公开(公告)号：CN111860882A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010552327.5
申请日：2020-06-17
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种电网故障处理知识图谱的构建方法及装置，通过领域高质量专业短语挖掘、命名实体识别，以及设备、事件、操作等关系抽取，从海量的电网运行数据、故障处理预案等结构化和非结构化数据中自动提取知识，构建电网调度故障处理知识图谱，很好地突破传统电网调度专家系统规则化定制知识、周期长、更新慢的限制，实现电网调度故障处理知识的计算机智能自主获取、跨领域分析和全时段学习。
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公开(公告)号：CN116805173A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310576086.1
申请日：2023-05-22
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 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
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于多尺度时序卷积神经网络的母线负荷预测方法，获取若干母线的历史负荷数据以及对应的历史天气数据集并进行初步处理，提取相关特征分别作为训练集和验证集；根据训练集中相关特征与母线负荷预测的相关程度，确定训练数据集；将训练数据集分别输入单向LSTM模型、密集链接TCN模型、多尺度CNN模型中进行训练；通过验证集分别验证训练好的三种模型，根据三种模型预测的精确程度确定似然函数系数并构建融合预测模型；通过融合预测模型对母线负荷进行预测。采用多模型混合决策，从多尺度去学习时序数据的分布特性，提升了母线负荷预测的精确性和稳定性，降低了因分布式资源影响而导致的时序规律不确定性而产生的模型难以学习的问题。
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公开(公告)号：CN111123915A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911234036.5
申请日：2019-12-05
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明公开了一种巡检机器人越障方法，包括采集各种外部环境下的障碍物图片，构建障碍物图片集；采用训练好的对抗网络对障碍物图片集进行扩充；用扩充后的障碍物图片集训练识别模型；将实时采集的障碍物图片输入训练好的识别模型，进行障碍物识别；计算识别出的障碍物与机器人之间的距离；响应于距离小于阈值，向机器人发出越障信号。同时公开了相应的系统、存储介质及计算设备。本发明采用对抗网络对障碍物图片集进行扩充，保证了小样本情况下模型泛化能力和检测准确率。
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公开(公告)号：CN114936667A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210309877.3
申请日：2022-03-28
申请人： 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网宁夏电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于知识图谱的电网日前调度计划优化决策方法，本发明的方法首先建立电网日前调度优化决策知识图谱框架；再采用深度神经网络从电网日前调度计划优化决策领域文本语料抽取电网实体与事件；然后基于电网实体、事件构建电网日前调度计划优化决策领域知识图谱，在完成上两步的基础上，基于调度计划优化历史记录构建优化场景，并基于场景相似度计算和知识图谱得出计划优化建议。本发明从历史调度计划优化经验中提取优化经验，实现优化决策过程中关联数据的自动获取和优化决策条件的主动推送，减少计划迭代优化次数，缩短计划制定整体时间，提升优化过程效率和质量。
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公开(公告)号：CN114077674A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202111279160.0
申请日：2021-10-31
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种电网调度知识图谱数据优化方法及系统，本发明的方法首先利用深度学习方法，对领域高质量短语进行自动挖掘，完成调度实体自动识别和等价消岐；再根据深度学习技术完成调度实体全局关系抽取，从而完成实体关系的识别和校验，达到建立初始电网调度知识图谱的目的；在完成上两步的基础上，使用自然语言学习知识融合技术，基于时间戳对新增调度计划数据进行增量训练；同时，在各步骤完成的过程中引入知识图谱知识内容的生命周期管理；最终在以上步骤的共同协作下完成可持续学习的动态知识图谱。本发明保证电网调度优化决策知识图谱的高精确度，保证了对增量知识动态更新的同时降低了更新训练时的计算资源及时间消耗。
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