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公开(公告)号：CN119538277A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411464262.3
申请日：2024-10-18
Applicant: 董召杰 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本申请提供一种分布式电力数据资产管理隐私保护加密架构设计方法，包括：根据电力数据资产的统计特征，采用基于内容的数字水印算法，生成具有鲁棒性和不可感知性的水印，将水印嵌入过程和提取结果通过区块链上链存储；采用基于图的数据模型，以携带水印的电力数据资产为节点，数据流转关系为边，构建电力数据资产血缘图谱；针对血缘图谱的分布式存储，采用区块链和分布式哈希表构建P2P网络拓扑，将血缘图谱数据分布式存储在联盟链的各个节点；验证血缘图谱中电力数据资产经过的全部流通路径节点中嵌入的数字水印信息，通过计算提取水印与原始水印的相似度，计算失真率，判断电力数据资产是否被篡改。
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公开(公告)号：CN109711556B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201811584982.8
申请日：2018-12-24
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种机巡数据处理方法、装置、网级服务器、省级服务器和可读存储介质。所述方法包括：网级服务器获取各省级服务器发送的各省级的机器学习子模型的参数；各省级的机器学习子模型的参数是各省级服务器分别根据各省级的机巡数据训练样本，对预设的初始机器学习模型进行训练得到的；对各省级的机器学习子模型的参数进行联合处理，得到初始机器学习模型的目标参数；目标参数与多个省级的机巡数据训练样本相关；将目标参数分发给各省级服务器。采用本方法相当于变相地通过各省级的机巡数据训练样本对虚拟共有的初始机器学习模型进行训练得到目标参数，而无需集中各省级的机巡数据训练样本等机巡数据。
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公开(公告)号：CN110955765A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911158765.7
申请日：2019-11-22
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F16/332 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种智能助理的语料构建方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：从待构建语料的智能助理对应的电力运营管理系统的系统日志中提取当前问答文本数据；对当前问答文本数据进行文本向量化操作，得到当前问答文本向量；将当前问答文本向量输入到语料构建模型，语料构建模型根据从系统日志中提取的问答文本数据训练得到；根据语料构建模型的输出结果获得问题文本和答案文本，将得到的问题文本和答案文本关联，关联后的问题文本和答案文本作为智能助理的问答语料数据。采用本方法能够缩短智能助理的语料库构建的周期并提升所构建的问答语料数据与应用场景的适用性。
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公开(公告)号：CN119538276A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411464256.8
申请日：2024-10-18
Applicant: 姚森敬 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本申请提供一种电力信息网络的多维度数据权限管理与隐私保护方法，包括：根据截图事件泄露风险级别动态选择水印的类型，水印类型包括简单文字水印、文字与图像混合水印、隐形水印和二维码水印；用户历史数据的截屏事件分布曲线中增加用户截图内容因素判断用户风险级别，进行用户人群风险级别更新，当用户的截图频率、时间间隔、截图方式、分布模式和曲线波动性均表现正常，截图内容只针对敏感数据截图，则提高风险等级；建立截屏审计和监控机制，对用户的截屏行为进行全生命周期记录和跟踪，通过可视化仪表盘和报表，实时监测系统内的截屏事件、水印嵌入情况和异常行为信息。
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公开(公告)号：CN111078847A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911189058.4
申请日：2019-11-27
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种电力用户意图识别方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取智能助理的与待识别电力用户意图数据相同类别的多个当前标注数据，从多个当前标注数据选出M个数据形成当前支撑集，从多个当前标注数据的剩余数据中选出N个数据形成当前查询集；将当前支撑集和当前查询集输入预先训练好的编码-归纳-关系模型，以使编码-归纳-关系模型具备区分待识别电力用户意图数据的类别意图的能力；将待识别电力用户意图数据输入到已具备区分待识别电力用户意图数据的类别意图的能力的编码-归纳-关系模型，得到待识别电力用户意图数据的意图识别结果。能够在智能助理初始构建阶段，解决“冷启动”问题，提升电力用户意图的识别精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111061847A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911158777.X
申请日：2019-11-22
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F40/247 , G06F40/58
Abstract: 本申请涉及一种对话生成及语料扩充方法、装置、计算机设备和存储介质。所述对话生成方法包括：获取当前问题文本，当前问题文本根据用户当前输入问题得到；将当前问题文本进行文本向量化处理后输入预先创建的对话生成模型，得到目标答案文本，对话生成模型根据问题文本向量以及问题文本向量的答案文本作为模型训练样本训练得到，问题文本向量通过对初始问题文本进行文本向量化处理，同义词转换和/或句式改写，以及词语向量向语义向量的转换得到；根据目标答案文本响应输入问题，输入问题和对输入问题的响应为所生成的对话。采用本方法能够扩充样本数量、增强样本可用性，且能够利于提升对话质量。
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公开(公告)号：CN119150949A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411362967.4
申请日：2024-09-27
Applicant: 梁寿愚 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06N3/092 , G06N3/0442 , G06N3/126 , H02J3/00
Abstract: 本申请属于电力系统技术领域，更具体地说，涉及大规模电网多智能体强化学习快速调度方法，本发明基于数据采集系统实时获取电网数据，通过负载预测模型提高预测负载的变化趋势；并采用启发式算法和并行计算架构，可以加速调度方案的生成和执行过程，解决了调度算法效率和可扩展性问题；故本发明有效的解决了大规模电网多智能体强化学习快速调度方法中实时数据处理方面存在的局限性问题，提高了电网调度的效率和响应速度。
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公开(公告)号：CN119150948A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411362908.7
申请日：2024-09-27
Applicant: 卢志良 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本申请属于电力系统技术领域，涉及一种基于运行成本优化的多智能体强化学习方法，本发明将电网系统划分为多个区域，每个区域对应一个独立的智能体，将复杂的全局问题转换为多个局部问题，提高决策的可实施性；对于每个智能体建立成本函数全面的描述智能体执行某种行动所带来的成本影响；并采用深度神经网络作为每个智能体的决策模型，通过与环境的交互，智能体可以资助学习出最优的行动决策策略；并构建基于多智能体演化策略算法的强化学习框架，每个智能体根据自身的状态和其他智能体的决策，学习最优的行动策略；最优采用基于博弈论的方法进一步协调各智能体的行动决策，确保系统收敛到全局最优状态；提高电网系统的整体运行效率和经济性。
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公开(公告)号：CN110674636B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201910822271.8
申请日：2019-09-02
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06N3/084 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种用电行为分析方法，获取用电地址数据，将用电地址数据输入至已训练的地址预处理模型，得到用电地址的分词和实体信息，根据已训练的地址归一模型，对用电地址的分词和实体信息进行结构化处理和相似度计算，得出标准结构化地址，然后，对标准结构化地址进行特征优选和聚类分析，得出优选特征集和用电地址分类结果，基于优选特征集和用电地址分类结果，采用关联分析算法进行挖掘分析，得出用电行为分析结果。上述过程，对用电地址进行归一处理，能够有效解决源数据质量要求较高的问题，降低特征选取的难度，结合优选特征集和用电地址分类结果进行关联分析，能够有效甄别出不同区域的用电群体，提供更全面的用电行为分析结果。
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公开(公告)号：CN110674636A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910822271.8
申请日：2019-09-02
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种用电行为分析方法，获取用电地址数据，将用电地址数据输入至已训练的地址预处理模型，得到用电地址的分词和实体信息，根据已训练的地址归一模型，对用电地址的分词和实体信息进行结构化处理和相似度计算，得出标准结构化地址，然后，对标准结构化地址进行特征优选和聚类分析，得出优选特征集和用电地址分类结果，基于优选特征集和用电地址分类结果，采用关联分析算法进行挖掘分析，得出用电行为分析结果。上述过程，对用电地址进行归一处理，能够有效解决源数据质量要求较高的问题，降低特征选取的难度，结合优选特征集和用电地址分类结果进行关联分析，能够有效甄别出不同区域的用电群体，提供更全面的用电行为分析结果。
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