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公开(公告)号：CN117391075A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311508250.1
申请日：2023-11-13
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 厦门大学 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： G06F40/279 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06N7/01
摘要： 本发明涉及一种基于BERT‑BiLSTM‑CRF模型的配网故障设备实体识别方法。以BERT‑BiLSTM‑CRF为框架，通过原始数据处理、标注模式设计、模型训练等多个步骤完成了故障设备实体识别任务，并同时维护了一套基于NLP技术的实体纠错与清洗方法，保障了标注的准确率和召回率，并大大提高了标注质量。本发明使用了序列标注的经典模型BERT‑BiLSTM‑CRF，充分利用BERT大模型的语义理解能力，通过少量训练数据，对大模型进行微调，大大提高了实体识别的性能。本发明针对实体标注任务中出现的错标问题，根据在人工标注中总结的经验，与NLP技术相结合，实现了对错标实体的清洗，获得了更高质量的标注结果。
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公开(公告)号：CN117312531A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311506504.6
申请日：2023-11-13
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 厦门大学 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/36 , G06F16/34 , G06N5/022
摘要： 本发明涉及一种知识图谱增强的基于大语言模型配电网故障归因分析方法。该方法首先利用数据提取技术从大规模复杂的电力故障数据中挖掘关键信息，并通过特定的三元组模型将这些信息结构化为实体和关系，构建知识图谱。接着，通过专业的可视化工具，将知识图谱进行细致的可视化处理，以揭示可能的故障原因。然后，依赖启发式规则，在知识图谱上进行链接游走，生成详尽的故障原因描述文本。大语言模型（LLM）对这些生成的文本进行深度处理，简化并提取关键信息，使得复杂的故障原因描述变得简洁明了。处理后的文本信息存储为本地知识库，并在此基础上进行LLM问答，以执行深度的故障归因分析。本发明方法能有效地找出电力故障的原因，提高故障处理效率。
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公开(公告)号：CN117370572A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311326237.4
申请日：2023-10-13
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 厦门大学
摘要： 本发明提出基于冯诺依曼图熵的主设备故障知识图谱知识推理方法，包括以下步骤；步骤一、构建用于训练与测试的数据集，对数据进行分析处理，获得结构化数据；步骤二、定义本体，构建三元组和知识图谱；步骤三、基于冯诺依曼图熵和认知推理理论设计推理模型；进行全图信息的统计和冯诺依曼图熵的计算，将计算所得的结果与认知图推理双阶段方法的第一阶段相融合，完成邻域的筛选，获得构建完成的认知图，并为图中的全部节点赋予分数；步骤四、对推理模型测试，通过学习知识图谱中已有的局部和全局知识，推断出知识图谱中可能存在的新的事实；本发明能挖掘其高阶结构，在给定头实体和关系的情况下，对尾实体进行推断，为电力知识图谱补充新的知识。
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公开(公告)号：CN117370633A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311506516.9
申请日：2023-11-13
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 厦门大学 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： G06F16/951 , G06F16/953 , G06F16/36 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N5/022
摘要： 本发明涉及一种基于事件框架模板的配网故障单事件图谱构建方法。本体层面采用事件框架模板模型自顶向下初步进行事件图谱本体构建，再从语义分析出发对事件图谱本体进行补全，最后通过数据映射和结构映射从实例层面构建事件图谱。首先对故障单结构化数据进行预处理；其次设计了一套事件图谱领域本体构建规范化方法；然后，按照该方法指导配电网故障事件图谱本体构建；之后对故障单结构化数据进行数据映射和结构映射，构建起配电网故障事件图谱；最后，通过查询和统计分析对事件图谱进行有效性检验。本发明所述方法可以满足配电网故障定位归因和辅助决策的下游应用场景，依靠图结构关联多样性优势，为后续故障定位归因和辅助决策提供一定的帮助。
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公开(公告)号：CN117370568A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311272913.4
申请日：2023-09-28
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 厦门大学
摘要： 本发明涉及一种基于预训练语言模型的电网主设备知识图谱补全方法，包括：构建电网设备缺陷知识图谱；将电网设备缺陷知识图谱嵌入到低维向量空间中；结合预训练语言模型和基于结构的模型构建混合知识图谱嵌入模型PLMSM；在PLMSM模型中，输入实体及其补充信息首先被送入预训练语言模型以获取它们的嵌入，这些嵌入与由基于结构的模型生成的嵌入相结合以提高实体补全性能；通过训练集对PLMSM模型进行训练，并通过验证集验证模型的训练结果，选取最佳模型；在训练过程中，采用负采样方法对PLMSM模型进行优化；通过测试集对得到的PLMSM模型进行测试；测试通过的PLMSM模型即可用于实体补全任务。该方法有利于提高实体补全性能，从而提高电力系统的安全稳定性。
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公开(公告)号：CN114200350B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202111436133.X
申请日：2021-11-29
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司检修分公司 , 福建水口发电集团有限公司 , 国网福建省电力有限公司
发明人： 雷龙武 , 黄建业 , 杜厚贤 , 焦飞 , 刘冰倩 , 林爽 , 吴涵 , 杨彦 , 廖飞龙 , 郑州 , 秦炜淇 , 马国明 , 张猛 , 齐鹏 , 谈元鹏 , 张中浩 , 王昕 , 林忠立
摘要： 本发明提出一种基于振动信息的三相电力变压器故障诊断与定位方法及装置，其使用分布式光纤振动传感器对振动进行采集，可同时测量上百个测点的振动信号，以便建立变压器三维故障定位体系。使用冷却系统振动信号进行变压器箱体的振动的去噪，使用测量时实际施加的电压电流值对振动信号进行修正，可实现绕组变形、绕组松动与铁芯松动故障的识别与定位，解决了传统少测点、无修正的检测方法检测准确率低、故障定位精度低、适用范围小的问题。能够实时监测变压器工作状态，可实现绕组变形、绕组松动与铁芯松动故障的识别与定位，具有传统诊断方法不具备的故障类型判别准确、故障定位精度高、适用范围广、在线监测等诸多优点。
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公开(公告)号：CN114530166A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210112444.9
申请日：2022-01-29
摘要： 本发明涉及一种基于背景声纹理的变压器有载分接开关故障诊断方法，包括以下步骤：对原始音频数据进行预处理；使用深度神经网络得到设备声的时频掩膜，并利用时频掩膜分离出纯净设备声音；对分离出来的声音活动使用初分析模型进行故障状态预判断；对判断为故障状态的音频数据区进行音频事件的开始‑结束端点检测，截取出音频事件片段；对检测出的音频事件片段使用再分析模型进行精确识别，得到故障的类型。该方法有利于提高故障诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN114200350A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111436133.X
申请日：2021-11-29
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司检修分公司 , 福建水口发电集团有限公司 , 国网福建省电力有限公司
发明人： 雷龙武 , 黄建业 , 杜厚贤 , 焦飞 , 刘冰倩 , 林爽 , 吴涵 , 杨彦 , 廖飞龙 , 郑州 , 秦炜淇 , 马国明 , 张猛 , 齐鹏 , 谈元鹏 , 张中浩 , 王昕 , 林忠立
摘要： 本发明提出一种基于振动信息的三相电力变压器故障诊断与定位方法及装置，其使用分布式光纤振动传感器对振动进行采集，可同时测量上百个测点的振动信号，以便建立变压器三维故障定位体系。使用冷却系统振动信号进行变压器箱体的振动的去噪，使用测量时实际施加的电压电流值对振动信号进行修正，可实现绕组变形、绕组松动与铁芯松动故障的识别与定位，解决了传统少测点、无修正的检测方法检测准确率低、故障定位精度低、适用范围小的问题。能够实时监测变压器工作状态，可实现绕组变形、绕组松动与铁芯松动故障的识别与定位，具有传统诊断方法不具备的故障类型判别准确、故障定位精度高、适用范围广、在线监测等诸多优点。
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公开(公告)号：CN118701973A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410973009.4
申请日：2024-07-19
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： B66C15/06 , B66C15/04 , B66C23/88 , G01S15/08 , G01S15/931 , G01S7/521 , B08B5/02 , B08B13/00
摘要： 本发明公开了一种变电站吊车与带电体距离的自动预警装置，包括安装框、多个第一固定组件、多个第二固定组件、以及固定安装在安装框外表面的多个超声波传感器和警报器。第一固定组件包括支座、第一螺杆；支座固定连接在安装框第二侧板顶端；第一螺杆贯穿支座并与支座通过螺纹连接；第一螺杆靠近吊钩侧板的一端设有第一压盘，远离吊钩侧板的一端设有第一拧手。第二固定组件包括固定夹板、固定板和第二螺杆；固定板与固定夹板平行设置且固定连接在安装框第三侧板底端；第二螺杆贯穿固定板并与固定板通过螺纹连接；第二螺杆靠近固定夹板的一端设有第二压盘，远离固定夹板的一端设有第二拧手。
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公开(公告)号：CN117853758A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410008544.6
申请日：2024-01-03
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06V10/62 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V20/52
摘要： 本发明提出一种基于YOLO算法的智能变电站现场监控多目标跟踪方法，利用YOLO算法对所有运动物体进行检测，从而实现快速且准确的目标检测，针对遮挡严重的物体，提出使用AKCF（增强核相关滤波器）来提高算法性能，能够通过最小化目标特征和候选区域特征之间的距离来跟踪目标，从而解决目标严重遮挡的问题。进一步提出基于优先级匹配和基于运动估计的再匹配的两阶段目标关联方法，以增加跟踪的准确性。本发明在多目标跟踪方面具有较高的准确性和鲁棒性，能够应对复杂的实际场景，对于智能变电站的安全监控、缺陷检测等方面具有广阔的应用前景。
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