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公开(公告)号：CN117035078A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310979635.X
申请日：2023-08-03
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 , 国网甘肃省电力公司白银供电公司
摘要： 本发明涉及一种多模态知识图谱统一表示学习框架，包括以下结构：知识图谱数据处理模块，对输入的知识图谱数据集进行预处理；知识图谱数据采样模块，根据知识图谱数据集中的数据生成训练模型所需的正样本和负样本；基础知识表示模型支持库，通过基础知识表示模型支持库和知识图谱数据集构建和评估知识表示模型；基础知识表示模型支持库包括基础模型库、损失函数库和模型评估函数库；知识表示模型训练支持工具，知识表示模型训练支持工具用于辅助构建、训练和评估知识表示模型。本发明支持知识表示学习的便捷开展的多种采样器，大大简化了多模态知识表示学习的研究和开发过程。
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公开(公告)号：CN118228192A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410358343.9
申请日：2024-03-27
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 , 国网甘肃省电力公司白银供电公司
IPC分类号： G06F18/25 , G06F18/2415 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N5/025
摘要： 本发明涉及一种基于迁移学习的电力多模态实体关系抽取方法，包括如下步骤：收集和预处理电力文本与图像数据；构建跨模态关系特征提取模型，得到电力领域多模态数据的高级特征rt和开放领域多模态语料的高级特征rs；构建基于迁移学习的电力多模态实体关系抽取模型：将高级特征rs与电力领域对应的高级特征rt适应，使高级特征rt与高级特征rs间的差异值最小，将差异值小于预设阈值的高级特征rt与高级特征rs作为结果输入下一层；分类关系输出层输出关系识别结果。本发明有益效果：利用其他领域丰富的语料抽取电力多模态数据中的实体关系，以缓解电力领域内标注语料资源较少问题。
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公开(公告)号：CN117033657A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310973364.7
申请日：2023-08-03
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 , 国网甘肃省电力公司白银供电公司
摘要： 本发明涉及一种信息检索方法及装置，方法包括：获取各模态数据，得到多模态数据集；对多模态数据集中的数据根据数据类型进行特征提取，将得到的特征向量融合，构建循环神经网络模型，通过特征向量对循环神经网络模型进行训练；通过循环神经网络模型对多模态数据进行多模态语义解析；将不同模态数据的语义表示映射到知识图谱的实体和关系上，实现跨模态的语义关联，对跨模态数据进行语义推理和关联；对实体和关系使用图数据库或知识图谱存储引擎进行图谱构建和查询。本发明方法能够将不同模态的数据进行综合，形成一体化的知识表示，使得知识图谱能够提供更全面、准确的知识服务，支持更精确的查询和应用服务。
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公开(公告)号：CN117408507A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311211697.2
申请日：2023-09-19
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 , 国网甘肃省电力公司白银供电公司
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/09
摘要： 本发明涉及一种基于多模态知识图谱的作业安全风险识别方法，包括以下步骤：获取多种模态的电力现场作业数据并进行预处理；构建多模态知识图谱的Schema；对不同模态的电力现场作业数据分别进行知识抽取，得到电力现场作业数据的标签；对不同模态的电力现场作业数据的标签进行融合；通过融合后的标签和Schema进行知识存储，得到多模态电力现场作业风险认知图谱；对多模态电力现场作业风险认知图谱进行推理；通过多模态电力现场作业风险认知图谱进行辅助决策。本发明通过构建多模态电力现场作业风险认知图谱，解决电力现场作业多源数据离散化、异构化难以高效利用问题，提升作业风险研判的全面性、时效性与准确性，为现场作业安全管控决策提供支撑。
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公开(公告)号：CN117519990B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410006180.8
申请日：2024-01-03
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： G06F9/50
摘要： 本发明涉及一种边缘算力与边缘网关资源协同管理方法，包括以下步骤：步骤S1:基于电力数据计算任务特性，将待处理任务分为实时任务和非实时任务；步骤S2:根据任务优先级、计算量大小和任务类型，构建任务分配权重模型；步骤S3:获取各边缘网关节点相关配置数据以及剩余资源数据，构建节点权重模型；步骤S4:根据任务分配权重及节点权重模型，基于多层感知器进行任务分配；步骤S5:各节点根据分配到的任务，进一步基于任务分配权重进行资源分配和任务处理。本发明能够有效优化节点资源利用，并提高任务处理效率。
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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：CN116720585B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311007721.0
申请日：2023-08-11
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
摘要： 本发明公开了基于自主可控软硬件平台的低功耗AI模型推理优化方法，具体涉及计算模型领域；是通过采集硬件加速器结合AI模型的能效比、可编辑指数等参数，得到编程能效折衷系数，并评估性能释放调控性能和推理灵活性。满足指导阈值一的硬件加速器纳入扩展演进等级集合，选择优选加速器实现高效且灵活的AI推理。同时，采集实时吞吐量值和能耗值，计算实时推理能效，得到升华系数。升华系数大于等于指导阈值二的硬件加速器纳入扩展演进等级集合，选取性能较好且优化空间大的加速器作为最优加速器，实现高效、灵活的AI推理。综合考虑硬件加速器性能、能效和优化空间，找到最优平衡点，实现高效AI推理。
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公开(公告)号：CN117171358A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311114973.3
申请日：2023-08-31
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： G06F16/36 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种基于电网调度的多模态知识图谱方法，将电网调度中的文本、图像、音频和视频的多模态数据进行结构化表示，通过对多模态数据集进行特征提取，获得对应的特征集，引入自适应特征选择机制，对不同模态的特征表示进行特征融合获得多模态特征表示；考虑不同模态数据之间的关系和相互作用，构建图结构信息通过对不同模态数据的特征表示学习，可以将电网调度中的各种信息进行统一编码，并形成可计算的知识图谱表示，便于电网调度的信息的理解、推理和应用；通过图神经网络技术，可以在知识图谱上进行复杂的跨模态推理，帮助电网调度员快速理解当前状态、预测未来发展趋势，并做出相应的决策。
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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：CN116822529A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202311092677.8
申请日：2023-08-29
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
IPC分类号： G06F40/30 , G06F9/4401 , G10L15/22 , G10L17/22
摘要： 本发明公开了基于语义泛化的知识要素抽取方法，涉及数据处理技术领域；所述方法包括以下步骤：通过采集语音数据的多项数据信息，将设备运行信息以及通信转换信息进行处理生成泛化评估系数，根据生成的泛化评估系数与设置的泛化评估阈值进行对比，对接收语音的质量进行评估，从而确定了需要进行泛化处理的语音数据，再根据数据精度信息与处理时长信息进行分析，生成抽取影响因子，对知识要素的抽取情况进行分析，根据抽取影响因子与抽取评估阈值的对比结果评估两次知识要素的抽取情况，根据抽取情况的不同进行相应操作，从而增加了智能家居调控的准确性，保障了智能家居运行的高效性。
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