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公开(公告)号：CN118898006A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410998537.5
申请日：2024-07-24
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
IPC: G06F18/23213 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06F18/22 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供了一种输电场景下模型解释方法、系统、介质、程序产品及设备，属于电力技术领域。本发明通过全局可解释性分析，使用聚类算法对数据与模型在数据集上的决策进行整体分析，揭示了待解释目标检测模型在整个数据集的决策情况，梳理不同类别之间的关系，帮助理解待解释目标检测模型在全局视角下的决策边界和分类逻辑；通过精细化的局部可解释性分析，对于输电场景困难样本，采用分割模型突出输入图像中对模型决策最为关键的区域，通过强化对这些区域的分析，使得解释结果不仅关注于哪些特征被考虑，还强调了这些特征在空间上的分布和相互作用，提高了解释的可信度。
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公开(公告)号：CN118212492A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410403268.3
申请日：2024-04-03
Applicant: 广东电网有限责任公司信息中心
IPC: G06V10/776 , G06V10/774 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0985 , G06N3/092 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于目标检测优化领域，提供了一种基于元强化学习样本价值量化的目标检测优化方法及系统。其中，该方法包括采用多轮迭代训练数据价值评估模型，直至数据价值评估模型的损失函数最小时，停止数据价值评估模型的训练；利用训练好的数据价值评估模型，评估任意单任务目标检测数据集中的样本与第二目标检测模型的检测目标之间的关联性，进而筛选出训练样本；利用筛选出的训练样本对第二目标检测模型进行训练，直至第二目标检测模型达到设定要求；利用达到设定要求的第二目标检测模型进行相应单任务目标检测；能够在提升模型性能的同时减少无用或副作用样本，进而减少数据量，降低资源占用和训练成本。
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公开(公告)号：CN119293684A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411338322.7
申请日：2024-09-25
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
IPC: G06F18/2433 , G06F18/25 , G06F18/21 , G06F18/10 , G06N3/0442 , G06N3/096 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出一种用于电力场景的数据缺陷检测及修正方法，所述方法包括采集传感器的数据并提取时空特征，构建一个全局高维特征表示并降维，得到降维后的特征向量；对降维后的特征向量进行时间序列异常检测和空间异常检测，综合检测的结果并计算综合异常评分；根据综合异常评分对异常数据进行分类，构建自适应修正模型对所有异常数据进行初步修正并对模型进行迭代优化；对修正后的数据进行实时监控并计算异常检测误差，更新异常检测和修正模型的参数并将其应用到模型中；动态确定最优学习率加速模型收敛，对异常检测和修正模型参数进行迁移更新，动态更新模型并实时监控系统的性能指标，从而提升电力系统的运行安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN119107518A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411183083.2
申请日：2024-08-27
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
IPC: G06V10/774 , G06V10/776 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本发明属于样本清洗领域，提供了一种目标检测样本集优化方法、系统、介质、程序产品及设备，获取目标检测场景下的图像及标注信息，形成样本数据集，划分第一目标检测数据集和第二目标检测数据集；利用第一目标检测数据集预训练目标检测模型，根据对应的标注信息，对图像中的目标进行处理，得到评估器数据集；基于评估器数据集，利用强化学习训练数据价值评估器；使用预训练后的目标检测模型对第二目标检测数据集进行推理，使用训练后的所述数据价值评估器对各种推理结果进行数据价值评估，得到对应样本的质量值；根据得到的质量值对第二目标检测数据集进行清洗。本发明可以显著减少冗余数据，提高训练效率。
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公开(公告)号：CN118094168B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410508752.2
申请日：2024-04-26
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
IPC: G06F18/20 , G06F18/241 , G06N20/00 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电力数据的修正方法及装置，涉及电力数据处理领域。本发明通过对设备运行状态的监测，使得到的初始异常电力数据以实际设备运行数据为基础，通过异常数据特征与时间序列分析方法的相结合，从多个角度识别出更加准确的第一异常电力数据，最后通过对异常数据的偏离预测，以异常数据的偏离信息和趋势变化信息为基础，完成对异常数据的精确修正。通过异常数据特征和时间序列分析方法的相结合，得到了准确的异常数据，以异常数据的偏离信息和趋势变化信息为基础实现对异常数据的精确修正，保障了异常数据的修正符合电力系统运行的实际规则和电力工程学的原理，为电力数据的试标注提供了数据质量保障，促进了对电力系统的全面管理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118094234A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410508753.7
申请日：2024-04-26
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
IPC: G06F18/214 , G06F18/15 , G06F18/21 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及电网数据管理技术领域，公开了一种基于多源电力数据的自动数据标注方法及装置。该方法在若干个数据源中获取多源电力数据，对其进行数据预处理，得到待标注数据；利用预设的第一规则引擎对待标注数据进行自动标注，得到第一标注结果；根据预设的评价标准对第一标注结果进行错误分析，得出错误分析结果；根据错误分析结果将第一规则引擎更新为第二规则引擎；利用质量检测算法对第一标注结果进行质量检测，得出第一标注结果中的问题数据；利用第二规则引擎对第一标注结果中的问题数据进行修正标注，得到最终标注结果。本发明可以准确识别和融合数据源信息，并提高了数据质量检测的有效性，从而提高标注多源电力数据的准确性。
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公开(公告)号：CN119815188A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411628895.3
申请日：2024-11-14
Applicant: 广东电网有限责任公司信息中心
IPC: H04N23/84 , H04N23/60 , H04N23/66 , H04N23/661
Abstract: 本发明公开了多场景自适应图像质量控制方法与系统，具体涉及图像控制技术领域，包括智能感知模块、图像质量评估模块、自适应调整模块、用户反馈模块和数据储存和分析模块。具体包括步骤：S1、环境信息与图像数据采集和预处理，S2、图像质量评估，S3、图像质量自适应调整，S4、用户反馈与个性化服务，S5、数据存储、分析与云端协同。本发明通过集成智能感知、图像质量评估、自适应调整策略、用户反馈和大数据分析技术，能够显著提升图像质量，适应不同拍摄环境，并满足用户个性化需求，从而增强了用户体验和系统的适用性。
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公开(公告)号：CN119814967A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411628891.5
申请日：2024-11-14
Applicant: 广东电网有限责任公司信息中心
IPC: H04N7/18 , H04N23/695
Abstract: 本发明公开了基于目标检测的智能视频监控终端自动跟踪方法，具体涉及视频监控自动跟踪领域，包括图像智能分析处理模块和监控终端。本发明首先通过目标距离测算模块、移动轨迹预测模块、目标行为检测模块对目标的相对距离进行测算、对目标的移动轨迹进行记录并预测、对目标的移动行为进行检测，并结合图像智能分析处理模块分析出关键目标，并通过目标移动跟踪模块根据目标的变动实现关键目标的自动切换，通过执行模块依次控制摄像头的拍摄朝向角度以及焦距，使关键目标位于视频画面的最佳状态，实现关键目标跟踪记录拍摄，保证作业现场重点监控对象的清晰可见，避免人为疏忽出现异常情况。
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公开(公告)号：CN118865219A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410998370.2
申请日：2024-07-24
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
IPC: G06V20/50 , G06V20/62 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/2415 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06F18/22
Abstract: 本发明提供了一种电力场景图像目标识别方法、多模态数据生成方法及系统，属于电力技术领域。本发明根据所述融合文本特征以及所述跨模态增强特征，得到与所述文本特征最接近的所述电力场景图像中的目标识别结果，对文本特征进行了融合处理，对图像特征进行了跨模态处理，实现了对图像特征的更高精度检测，在保证电力场景下的多模态数据完整性和全面性的前提下，能够生成更高精度的多模态数据。
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公开(公告)号：CN118094278B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410508749.0
申请日：2024-04-26
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
IPC: G06F18/23213 , G06F18/2415 , G06F18/2433 , G06F18/27 , G06N5/04 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种基于电力应用场景差异的数据质检方法、装置及介质，所述方法包括：根据监测数据，通过网络模型计算得到预测的功率值；按照功率值对监测数据进行标注，并根据数据变化速率来判断监测数据的异常程度，得到标注数据；根据标注数据中的异常数据进行数据异常预警。本发明提出一种基于电力应用场景差异的数据质检方法、装置及介质，通过使用拥有良好预测和推断能力的网络模型，利用温度与功率之间的线性关系计算，能够得到准确的功率预测值，将功率值标注和数据变化速率所表示的数据异常程度结合起来，得到标注数据，进而确保对异常数据进行有效预警，能够解决难以针对电力应用场景差异，对电力设备进行及时有效的故障预诊的问题。
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