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公开(公告)号：CN113641828A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110742593.9
申请日：2021-07-01
申请人： 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司
摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种基于知识图谱的电网供应商画像成像方法和存储设备。所述一种基于知识图谱的电网供应商画像成像方法，包括步骤：构建画像标签体系，并设置画像标签体系中每个标签的分析规则；构建图谱的本体结构及本体结构间的关系；获取目标供应商数据，并将目标供应商数据填充至图数据库中，构建知识图谱；结合知识图谱中的数据及每个标签的分析规则计算得每个标签的维度得分；根据每个标签的维度得分构建得供应商标签画像。通过上述步骤，实现从不同维度对供应商进行综合评价，为电网招标采购、供应商全息多维评价、质量监督业务运营决策场景提供辅助支撑，提供现代智慧供应链的基础支撑能力。
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公开(公告)号：CN112256887B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202011171965.9
申请日：2020-10-28
申请人： 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC分类号： G06F16/36 , G06F16/215 , G06F16/25 , G06F16/2458 , G06Q10/06 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供基于知识图谱的智能供应链管理方法，适合电网企业内部供应商的全景管理和监控方式，从供应商管理的实际需求出发，集合了文本分析、知识图谱和图数据库的方法，同时融合了电网内部采购相关数据，与供应商外部数据结合，分析挖掘实现的风险指标计算和分析方法，同时通过知识图谱的方式实现关联挖掘分析，进而实现电网企业内部供应商的有效管理、风险评价和风险控制。
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公开(公告)号：CN112256887A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011171965.9
申请日：2020-10-28
申请人： 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC分类号： G06F16/36 , G06F16/215 , G06F16/25 , G06F16/2458 , G06Q10/06 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供基于知识图谱的智能供应链管理方法，适合电网企业内部供应商的全景管理和监控方式，从供应商管理的实际需求出发，集合了文本分析、知识图谱和图数据库的方法，同时融合了电网内部采购相关数据，与供应商外部数据结合，分析挖掘实现的风险指标计算和分析方法，同时通过知识图谱的方式实现关联挖掘分析，进而实现电网企业内部供应商的有效管理、风险评价和风险控制。
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公开(公告)号：CN116703128B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202310979904.2
申请日：2023-08-07
申请人： 国网信息通信产业集团有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06F40/295
摘要： 本发明涉及电力调度技术领域，公开了一种适用于电力调度的自然语言处理方法，包括：采集发电单元数据生成发电单元特征向量；基于线路布局图来构建知识图谱，输入第一神经网络，输出下一时间点的并网点电压，生成损失值，反向传播更新参数特征向量，然后将更新后的参数特征向量重新输入第四隐藏层；直至第一神经网络输出的下一时间的并网点电压与标定并网点电压的差值小于预设值，将最后一次输入的参数特征向量的分量分别生成一个调度参数作为对应的发电单元所需要输出的无功功率，本发明通过深度学习的方法来为每个发电单元生成有关无功的调度参数，能够利用发电单元自身能够产生的无功来调整发电系统的功率平衡。
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公开(公告)号：CN116565979B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202310835408.X
申请日：2023-07-10
申请人： 国网信息通信产业集团有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
摘要： 本发明涉及电力控制技术领域，公开了一种包含多微网的主动配电网调度方法，包括以下步骤：步骤101，采集微电网的配电节点信息，基于同一配电网支路上的微电网的配电节点信息生成子图；步骤102，提取配电网知识图谱，生成全局局部图；步骤103，将子图和全局局部图输入调度神经网络，输出下一个时段的配电节点的有功功率和无功功率；步骤104，基于下一时段的可控的配电节点的有功功率和无功功率对这些配电节点进行调度控制；本发明的有益效果在于：通过合理调度来调整微电网的无功出力，有效利用微电网的能源资源的同时保持微电网对于主电网的冲击处于低水平。
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公开(公告)号：CN116521905A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310786034.7
申请日：2023-06-30
申请人： 国网信息通信产业集团有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
摘要： 本发明涉及电网调度技术领域，公开了一种基于多模态的电网调度知识图谱系统及方法，其中一种基于多模态的电网调度知识图谱系统包括：实体矢量生成模块，其用于生成电网调度知识图谱的实体矢量；随机游走模块，其用于随机游走为实体生成图结构和图结构中的节点矢量；广度矢量计算模块，计算节点在图结构的每层的广度矢量；编码矢量计算模块，基于节点的广度矢量计算对应的实体的编码矢量；推荐模块，其用于计算待推荐的实体与其他实体的编码矢量的相似度，为其推荐相似度最大的前G个实体；本发明能够在进行故障识别处理任务时提高准确度。
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公开(公告)号：CN117151445B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311438025.5
申请日：2023-11-01
申请人： 国网信息通信产业集团有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q10/0637 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06N5/022
摘要： 本发明公开了一种电网调度知识图谱管理系统及其动态更新方法，涉及电网调度知识图谱管理技术领域，包括图谱更新数据采集模块、中央处理器、分析模块以及提示模块；图谱更新数据采集模块，采集电网调度知识图谱动态更新系统运行时的多项数据信息。本发明通过对电网调度知识图谱动态更新系统获取电网调度相关数据的质量进行实时监测，当电网调度知识图谱动态更新系统获取电网调度相关数据的质量变差时，发出预警，提示相关电力调度人员依赖于知识图谱中的信息来做出关键决策可能会做出不正确的操作，需要及时对电网调度知识图谱动态更新系统及时进行运行运维管理，有效地防止对电力系统的运行安全性和稳定性产生严重威胁。
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公开(公告)号：CN116908579A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310784507.X
申请日：2023-06-29
申请人： 国网信息通信产业集团有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于知识图谱与图神经网络的电网故障诊断方法,包括以下步骤:步骤S1：构建原始语料库；步骤S2:基于原始语料库构建预设词典；步骤S3:基于预设词典和viterbi算法进行字符分解聚类即分词处理，对分词后的文本进行去重过滤，构建告警信息故障分词库；步骤S4:基于告警信息故障分词库，构建相关性矩阵；步骤S5:基于相关性矩阵，提取三元组，并基于Neo4j图形数据库，建立基于告警信息的知识图谱；步骤S6:基于图神经网络CompGCN模型，构建并训练的得到电网故障诊断模型；步骤S7:将待查询告警信息输入基于电网故障诊断模型，获取故障诊断结果。本发明能够快速获取故障诊断信息，并直观提供给调控人员进行分析决策，有效提高电网故障诊断效率。
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公开(公告)号：CN116543291A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310748451.2
申请日：2023-06-25
申请人： 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC分类号： G06V10/82 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/94 , G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及神经网络模型技术领域，公开了一种资源灵活配置的FPGA实现CNN的方法，包括以下步骤：步骤101，输入卷积层之前首先选择串并结合配置，串并结合配置包括K值；步骤102，生成串行步数，串行步数等于「N/K」，其中N为前一层特征图的个数N，当前卷积层的个数为N*M，下一层的征图个数为M；步骤103，K‑1卷积计算结构并行计算前一层的K个特征图，按「N/K」步通过串行合并结构串行将K‑1的卷积计算结构进行合并获得下一层该特征图的最终结果，完成了上一层总共N个输入特征图的卷积计算；采用上述的方法来进行卷积，能够提高整个神经网络的运行效率，更高效的计算植物虫害程度。
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公开(公告)号：CN118070870B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410475587.5
申请日：2024-04-19
申请人： 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC分类号： G06N3/092 , G06N3/0895 , G06N3/0455 , G06F40/284 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种基于用户反馈强化学习的电力专业大模型优化方法，包括以下步骤：步骤S1:获取多源异构电力数据，并预处理；步骤S2:基于预训练的通用大模型和中文词表扩充的大模型，作为基础模型进行微调，将预处理后的多源异构电力数据输入到模型中进行端到端的训练，以学习数据之间的关联和模式，得到初步电力专业大模型；步骤S3:引入领域专家知识数据集，通过迁移学习，将领域知识融入初步电力专业大模型中；步骤S4:设计可控的输入输出接口，并引入用户反馈作为奖励信号，根据电力专业大模型的输入输出接口，自主调节模型输出，优化模型性能。本发明能够充分利用多源数据、领域专家知识和用户反馈，提高模型的准确性、可解释性和个性化服务水平。
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