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公开(公告)号：CN109741748A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910180846.0
申请日：2019-03-11
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国家电网有限公司
发明人： 吴建伟 , 吴秋晗 , 杨鸿珍 , 王云烨 , 卢晓帆 , 史俊潇 , 方晴程 , 贺琛 , 段玉帅 , 吴立刚 , 徐海青 , 陈是同 , 徐唯耀 , 浦正国 , 梁翀 , 张天奇 , 余江斌 , 韩涛
IPC分类号： G10L15/22 , G10L15/06 , G10L15/16 , G10L21/0208 , G10L25/30
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的智能语音转写方法及其系统，通过提取语音识别的结果构建数据库；分析业务逻辑，且根据业务逻辑分别构建声学模型和语言模型；根据深度学习以及神经网络技术，分析引擎训练优化，增加语音转写综合识别率；根据语音识别技术，结合深度学习技术和自然语言处理技术，构建模型；结合语音转写引擎、语音分析引擎和电视会议业务，建立电力行业高度定制化的语音转写模型和语音分析模型。本发明的一种基于自然语言处理技术的文档模板自动生成技术，通过语音转写、分析引擎和电视业务的有机结合，实现了视频会议的录音文件全程转写，同时智能定位特定与会人员的播放和转写发言内容，有效提高人工会议整理会议笔记的效率。
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公开(公告)号：CN118659462B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411132222.9
申请日：2024-08-19
申请人： 安徽继远软件有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
发明人： 孙飞 , 刘伟浩 , 姜建 , 陈炜 , 吴振杰 , 刘箭 , 金旻昊 , 周小希 , 徐唯耀 , 吴立刚 , 王维佳 , 汪春燕 , 朱卫东 , 王一达 , 陈礼朝 , 程炜东 , 罗明亮 , 张水云
摘要： 本发明公开了基于深度图生成模型及多模态数据的源荷场景生成方法，涉及电网分析技术领域，包括：获取新能源接入点处的新能源负荷功率范围；得到至少一个电力节点深度图；得到不可忽略电力节点深度图和可忽略电力节点深度图；在不可忽略电力节点深度图和可忽略电力节点深度图之间建立映射关系；得到电力重构向量；所有的不可忽略电力节点深度图及其重构所得的电力重构向量构成初步源荷场景；形成新能源分配向量；得到源荷场景。通过对电力系统进行可视化处理、计算电力节点深度图的分布概率和对初步源荷场景进行删减，能减少存储空间，同时，还能减少检索源荷场景中实际数据对应的场景的时间。
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公开(公告)号：CN118674012A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202411155591.X
申请日：2024-08-22
申请人： 安徽继远软件有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06N3/096 , G06N3/092 , G06F18/214
摘要： 本发明公开了基于神经网络优化的不确定性场景下策略的快速迁移方法，涉及模型迁移技术领域，包括：获取所有已知场景下的决策任务；构建每一个已知场景下的决策任务的任务特征集合；确定每一个已知场景下的决策任务的执行次数；确定环境泛用特征数据；基于环境泛用特征数据，调整环境泛用策略模型的神经网络参数；基于调整的环境泛用策略模型的神经网络参数训练得到环境泛用策略模型。本发明的优点在于：通过神经网络的优化和双重测试集的评估，能够在较短时间内完成模型对新环境的适应，显著缩短了在相同的环境下模型面对不同应用场景的迁移学习的时间，提高了迁移效率。
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公开(公告)号：CN110136709A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910343629.9
申请日：2019-04-26
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
发明人： 杨鸿珍 , 王云烨 , 卢晓帆 , 章毅 , 吴建伟 , 方晴程 , 范超 , 史俊潇 , 段玉帅 , 由其林 , 吴立刚 , 徐海青 , 陈是同 , 徐唯耀 , 浦正国 , 梁翀 , 张天奇 , 余江斌 , 韩涛
摘要： 本发明涉及语音识别领域，尤其涉及语音识别方法及基于语音识别的视频会议系统，该方法包括以下步骤：通过小波去噪阈值函数将语音信号样本进行去噪处理；对去噪处理后的语音信号样本进行预处理；对预处理之后的语音信号样本进行特征提取，并训练得到模型；通过训练得到的模型对待识别的语音信号进行语音匹配，并输出识别后的文字。本发明建立的小波去噪阈值函数，既能够较多的保留有用信号，又可以在平滑性方面处理较好，因此能够起到更好的去噪效果，进一步提高语音识别的准确度。
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公开(公告)号：CN118691839B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411162839.5
申请日：2024-08-23
申请人： 安徽继远软件有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06V10/422 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0499 , G06N3/082
摘要： 本发明公开了基于维修或故障拓扑变化场景的神经网络模型建模方法，涉及计算机技术领域，包括：构建神经网络初步模型；在识别层中构建拓扑节点识别机制，在识别层中构建拓扑链路识别机制；在正则化层构建拓扑结构的正则化模型；形成判断依据值；形成神经网络初步模型的学习和矫正机制；神经网络初步模型使用学习和矫正机制，得到神经网络模型；对神经网络模型附加形成实景拓扑化机制；神经网络模型输出初始拓扑图像和拓扑变化图像中的不同位置。通过在识别层中构建拓扑节点识别机制，在识别层中构建拓扑链路识别机制，形成神经网络初步模型的学习和矫正机制，其输出结果与实际吻合度高，具有较强的参考价值。
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公开(公告)号：CN118691839A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411162839.5
申请日：2024-08-23
申请人： 安徽继远软件有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06V10/422 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0499 , G06N3/082
摘要： 本发明公开了基于维修或故障拓扑变化场景的神经网络模型建模方法，涉及计算机技术领域，包括：构建神经网络初步模型；在识别层中构建拓扑节点识别机制，在识别层中构建拓扑链路识别机制；在正则化层构建拓扑结构的正则化模型；形成判断依据值；形成神经网络初步模型的学习和矫正机制；神经网络初步模型使用学习和矫正机制，得到神经网络模型；对神经网络模型附加形成实景拓扑化机制；神经网络模型输出初始拓扑图像和拓扑变化图像中的不同位置。通过在识别层中构建拓扑节点识别机制，在识别层中构建拓扑链路识别机制，形成神经网络初步模型的学习和矫正机制，其输出结果与实际吻合度高，具有较强的参考价值。
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公开(公告)号：CN110362907B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN201910596383.6
申请日：2019-07-03
申请人： 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/09
摘要： 本发明公开了一种基于SSD神经网络输电线路目标缺陷识别与智能诊断方法，属于输电线路故障技术领域，包括：获取数据参数并预处理；利用多尺度检测结构构建基于特征金字塔的卷积神经网络模型；采用网络删减结合参数共享对神经网络模型进行压缩；通过压缩后的神经网络模型对获取的数据进行测试评价；得出电线路目标缺陷识别与诊断结果。本发明示例的技术方案，构建并训练神经网络模型，用于精确识别输电线路各种缺陷，同时基于FPGA的异构高性能硬件架构，实现粗粒度缺陷和细粒度缺陷的智能诊断与空间定位。
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公开(公告)号：CN111274218A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010030016.2
申请日：2020-01-13
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种电力信息系统多源日志数据处理方法，包括采集日志数据，用于获取多种来源不同的日志数据，并将采集的每条日志信息扫描分割成字段序列存储到数据库中，日志数据来源包括网络设备日志，安全设备日志和系统日志；数据预处理，用于去除冗余数据获取有效数据，将网络设备日志，安全设备日志和系统日志去除冗余数据并分别存储到对应的数据库中；关联融合多源日志数据，根据采集到的网络设备日志，安全设备日志和系统日志数据库中的日志数据建立关联规则库。其中在数据预处理中，为了去除不在研究范围内的冗余数据，采用模糊聚类算法将日志数据分类，模糊聚类方法将日志数据不确定的划分到类别中，更加符合实际情况。
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公开(公告)号：CN111259947A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010030009.2
申请日：2020-01-13
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开一种基于多模态学习的电力系统故障预警方法和系统，基于电力信息系统的数据库、网络等异常的运行故障记录，进行数据库、网络异常相关联的典型数据特征的分析，构建系统日志故障特征库；基于系统的网络数据标签，针对该系统进行特征归类，构建基于分类算法的系统健康画像；基于知识库与推理机的原理，进行知识库与推理机的高速和高精度决策，通过对电力信息系统故障的关系分析，针对不同的故障类型提出处理策略；针对系统故障处理模型进行同一时间多类型故障训练，进行故障预测模型的泛化增强；进行电力信息系统的预测故障实时告警。本发明通过多模态学习等机器学习技术构建系统故障预测模型，实现系统隐患预测，提高运维效率。
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公开(公告)号：CN111209314A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010029975.2
申请日：2020-01-13
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/2458 , G06F16/23 , G06F16/27 , G06F9/54
摘要： 本发明公开了一种电力信息系统海量日志数据实时处理系统，包括：接收数据模块；融合存储模块；数据加载模块，用于数据存储和数据查询过程的实时加载；实时分析处理模块，采用Storm框架技术实时计算海量数据；数据快速查询检索模块，包括查询请求获取模块，关联规则建立模块和查询结果显示模块，所述查询请求获取模块用于获取用户输入的查询关键字；所述关联规则建立模块基于Storm框架技术并行处理数据，建立数据之间的关联；所述查询结果显示模块将查询结果输出到用户端。采用Storm框架技术、HBase数据库和基于Storm框架技术的关联规则获取方法，实现海量日志数据的低延时的实时存储和查询结果获取。
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