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公开(公告)号：CN113656370A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110938112.1
申请日：2021-08-16
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司 , 深圳供电局有限公司
IPC: G06F16/182 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/27
Abstract: 本申请涉及一种电力量测系统数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。通过在接收到电力量测系统的待处理数据时，根据待处理数据的业务类型确定数据类型，并根据数据类型将待处理数据存储至分布式文件系统的数据存储区域中的第一存储位置，并基于第一存储位置对应的计算组件和存储周期，将第一存储数据存储至分布式文件系统中的第二存储位置，并将第二存储数据发送至设置于电力量测系统的数据发布区域，从而电力量测系统中的业务应用可以访问第二存储数据。相较于传统的电力量测系统数据存储和处理的方式，本方案通过将不同类型的数据按照不同的存储策略进行存储，实现了对海量计量数据的精细化处理，提高了电力系统数据的处理合理性。
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公开(公告)号：CN113627515A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110898197.5
申请日：2021-08-05
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司 , 深圳供电局有限公司
Abstract: 本申请涉及一种多元电力计量序列的聚类方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取多元电力计量序列；将多元电力计量序列输入预设多元极限学习机‑自动编码器模型中进行特征提取，得到多元电力计量序列的公共表示；根据多元电力计量序列的公共表示，构建图结构矩阵；对图结构矩阵进行矩阵分解，根据矩阵分解结果得到多元电力计量序列的聚类结果。本方法通过将初始的多元电力计量序列的公共表示和每元序列的私有表示映射到原始多元电力计量序列中，可以减少多元电力计量序列的重构误差，因此获得的多元电力计量序列的公共表示更加准确，因此也提高了多元电力计量序列聚类的准确性。
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公开(公告)号：CN113642809A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202111021694.3
申请日：2021-09-01
Applicant: 深圳供电局有限公司 , 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种用电量预测方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：对获取到的各个参与方分别对应的本地模型参数进行聚类分组，将各个参与方分别划分到相应的分组簇内；分别从相应分组簇内包括的多个参与方中，确定组内聚合方，触发组内聚合方基于组内其余各参与方的本地模型参数进行组内聚合，得到目标组模型参数；从多个组内聚合方中，确定全局聚合方，并触发全局聚合方对各个分组簇的目标组模型参数进行全局聚合，得到全局模型参数；触发各参与方基于获取到的全局模型参数，对本地维护的初始预测模型进行更新，基于更新后的预测模型继续进行组内聚合和全局聚合的步骤，直至更新后的预测模型满足预设收敛条件时，输出目标预测模型。
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公开(公告)号：CN116011671A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310076584.X
申请日：2023-02-03
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种有序用电行业筛选方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：根据电力生产供应业和各个待筛选行业的历史用电数据，对产业链关联模型进行拟合处理，得到所述电力生产供应业和所述各个待筛选行业对应的影响因子；根据所述影响因子，确定所述各个待筛选行业与所述电力生产供应业之间的关联度；根据所述影响因子，确定所述各个待筛选行业的社会生产波动强度；根据所述关联度和所述社会生产波动强度，从所述各个待筛选行业中，筛选出满足预设有序用电行业条件的目标有序用电行业。采用本方法能够提高筛选有序用电行业可靠性。
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公开(公告)号：CN115544336A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211529390.2
申请日：2022-12-01
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F16/904 , G06F16/906 , G06F16/901 , G06F16/26 , G06F16/28 , G06F40/295
Abstract: 本申请涉及一种产业链生成方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：根据各个目标产业的产业电量数据和产业生产数据，确定所述各个目标产业之间的数据关联度；根据所述各个目标产业的名称信息之间的距离，确定所述各个目标产业之间的名称关联度；根据所述各个目标产业的产业关联信息中的实体关系信息，确定所述各个目标产业之间的关系关联度；根据所述各个目标产业之间的所述数据关联度、所述名称关联度和所述关系关联度，生成所述各个目标产业对应的产业链图谱。采用本方法能够提高产业链构建时效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113626610A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110912715.4
申请日：2021-08-10
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及人工智能技术领域，提供了一种知识图谱嵌入方法、装置、计算机设备和存储介质。本申请能够提高知识图谱嵌入效果。该方法包括：利用预先构建的基础特征提取模型获取知识图谱的实体结构特征和关系特征，该实体结构特征至少包括头实体结构特征和尾实体结构特征，以及获取知识图谱的实体描述文本并利用预先构建的语义特征提取模型对实体描述文本进行处理得到实体语义特征，该实体语义特征至少包括头实体语义特征和尾实体语义特征，利用该头实体结构特征、尾实体结构特征、关系特征、实体语义特征和尾实体语义特征进行知识图谱嵌入。
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公开(公告)号：CN113626609A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110912526.7
申请日：2021-08-10
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F40/279 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及电力计量技术领域，提供了一种电力计量知识图谱构建方法、装置、计算机设备和存储介质。本申请能够提高形成电力计量知识的效率。该方法包括：确定预定义的主体实体和电力计量实体，获取电力计量文本，通过预先构建的实体识别模型识别该电力计量文本中的主体实体和电力计量实体，根据该主体实体和电力计量实体在电力计量文本中的关联性构建出主体实体和电力计量实体的知识图谱。
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公开(公告)号：CN113626571A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110908604.6
申请日：2021-08-09
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/28 , G06F16/215 , G06F16/901
Abstract: 本申请涉及一种答句生成方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：对输入问题进行分词处理，根据分词处理得到的分词结果中的关键词，识别输入问题所属的问题类别；基于问题类别与词槽的匹配关系，确定输入问题对应答句所需的目标词槽；基于分词结果，对目标词槽进行内容填充；从知识图谱中获取与内容填充后的目标词槽相匹配的答句内容，根据答句内容，生成与输入问题对应的答句。采用本方法能够高效精准地识别输入问题，从而快速得到输入问题对应的答句，提高问答效率。
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公开(公告)号：CN113553853A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202111084894.3
申请日：2021-09-16
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/284 , G06F40/242
Abstract: 本申请涉及一种命名实体识别方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：随机从语料库中选取预设数量的文本组成训练文本库，并基于第一预设算法，确定训练文本库中每一文本中的分词；基于第二预设算法，对训练文本库中每一文本中的分词进行标注；其中，分词的标注结果为命名实体或实体触发词；构建触发词词典，触发词词典用于存储训练文本库中存在对应关系的命名实体及实体触发词；基于触发词词典，对待识别文本进行命名实体识别。利用实体触发词与命名实体之间的关系，对待识别的命名实体进行识别，不需要对语料库中所有的文本进行人工标注，提高了识别效率，降低了识别成本。
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公开(公告)号：CN113033894A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110315287.7
申请日：2021-03-24
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种日用电量预测方法、装置、计算机设备和存储介质，方法包括：响应于终端发送的日用电量预测请求，获取与日用电量预测请求对应的日用电量数据；日用电量预测请求携带有预测时间信息；将日用电量数据输入预先训练的日用电量预测模型，得到预先构建的日用电量预测模型输出与预测时间信息对应的日用电量预测结果；预先构建的日用电量预测模型，由定义在频域的卷积滤波器、定义在频域的池化模块以及深度置信网络构建得到；将日用电量预测结果返回至终端；本申请通过定义在频域的卷积滤波器以及定义在频域的池化模块，实现了对日用电量数据在频域上的特征保留，基于此构建并应用日用电量预测模型，提高了日用电量预测准确性。
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