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公开(公告)号：CN115440224A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211083092.5
申请日：2022-09-06
Applicant: 国网智能科技股份有限公司 , 国网山东省电力公司日照供电公司
IPC: G10L15/26 , G10L15/06 , G10L21/0208
Abstract: 本发明公开了一种语音处理方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取电力巡检过程中待识别的巡检语音信息；基于巡检语音声学模型对巡检语音信息处理，得到巡检语音信息中每个音频帧所对应的文字识别结果；基于目标解码图对各文字识别结果进行处理，得到与巡检语音信息相对应的目标巡检文本。解决了现有技术中基于通用语音识别模型对电力巡检专业术语识别准确率低的问题，提高语音识别准确性，满足电力巡检语音识别需求，助力巡检作业提质增效。
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公开(公告)号：CN115131643A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202110271246.2
申请日：2021-03-12
Applicant: 国网智能科技股份有限公司 , 国网山东省电力公司日照供电公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/778 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供了一种适用于变电设备漏油检测的多维图像前端分析方法及系统，获取待检测设备的图像数据和环境感知数据；待检测设备的图像数据至少包括：设备顶部图像、设备中部图像和设备地面图像，环境感知数据至少包括设备红外检测图像数据和设备温度检测数据；利用预设的神经网络模型，分别对得到的待检测设备的图像数据和环境感知数据进行识别处理，综合各个识别结果，得到设备漏油缺陷的最终识别结果；本公开基于多维立体图像，对变电站带油设备进行多维图像分析，结合周边多维环境信息，判断设备漏油，同时对变电站巡检机器人运算系统进行组合优化，提高了变电站巡检机器人对设备漏油缺陷的识别性能。
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公开(公告)号：CN119693703A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411772462.5
申请日：2024-12-04
Applicant: 国网山东省电力公司烟台供电公司 , 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于条件生成对抗网络的电力图像分类方法及系统，属于机器学习与计算机视觉技术领域。包括：获取待处理电力图像；将待处理电力图像输入训练好的分类模型，获取电力图像分类结果；其中，训练分类模型时，以条件标签和随机噪声为输入，通过条件生成对抗网络对真实电力图像进行处理，结合残差连接和自适应实例归一化，获取合成电力图像以扩充用于预训练的训练集。充分考虑了电力图像的特殊性及目标任务的需求，利用条件生成对抗网络扩充训练集，并通过对预训练模型进行微调，有效地减少因数据增强引入的偏差；解决了现有数据增强扩充样本容易引入偏差的问题。
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公开(公告)号：CN119672412A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411722760.3
申请日：2024-11-28
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于混联模型的电力异常识别方法、装置、设备及介质，该基于混联模型的电力异常识别方法包括：获取待识别的电力异常图像，并将电力异常图像输入至预先训练的混联电力异常识别模型；通过第一异常识别模型和第二异常识别模型，分别电力异常图像进行第一图像特征提取和第二图像特征提取，生成第一图像特征和第二图像特征；针对第一图像特征和第二图像特征，进行特征对齐；基于电力设备所发生异常的异常等级信息，针对特征对齐后的第一图像特征和第二图像特征，进行特征融合生成融合异常特征，并对融合异常特征进行识别，输出电力异常图像的异常类型。通过上述技术方案，提高了模型的识别精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119598099A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411647084.8
申请日：2024-11-18
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及电力设备状态监测技术领域，提供了基于声音信号异构拓扑的变电站设备缺陷诊断方法及系统，包括：获取待诊断设备的数字信号和模拟信号；对模拟信号进行采样，取采样的最大振幅和最小振幅的平均值，将平均值作为数模协同信号平均投影映射区间，将模拟信号转换为数字信号，计算获取的数字信号和模拟信号转换得到的数字信号的交集后，对于交集中为真值的位置，获取的数字信号和模拟信号均进行保留，否则删除，得到去噪后的数字信号和去噪后的模拟信号；对于去噪后的数字信号和去噪后的模拟信号，分别进行频谱图转化和图像识别后，得到设备缺陷诊断结果。在保证信号的完整性的前提下，实现了噪声的有效去除，提高了设备缺陷诊断的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119517085A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411647086.7
申请日：2024-11-18
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明属于变压器技术领域，提供了变压器局部放电缺陷声纹特征提取方法及系统，其技术方案为获取变压器原始声纹数据；基于改进的谱减法对变压器原始声纹数据进行降噪得到降噪后的声纹数据，对降噪后的声纹数据进行数据扩充，得到数据扩充后的声纹数据；基于数据扩充后的声纹数据，结合变压器的基频以及频率分布特性，进行特征提取得到变压器局部放电缺陷的特征，充分考虑到声纹特征分布特性以及与变压器故障的深入联系，解决了电力变压器时域、频域和时频域特征种类多，提高了有效特征的提取，避免冗余和无效特征的提取，提高了变压器局部放电缺陷的预测精度。
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公开(公告)号：CN119513817A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411812568.3
申请日：2024-12-10
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06F18/25 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06F18/10 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06F18/2415 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了电力多模态数据分层路由特征处理与融合方法及系统，涉及电力多模态数据处理技术领域，所述方法包括，获取多模态数据并进行预处理；对预处理后的多模态数据进行特征提取；通过混合专家模型，选择最适合的专家模型，对预处理后的多模态数据进行特征提取；对特征提取后不同模态的特征进行特征对齐与融合；通过跨模态的注意力机制，将各模态的特征与其他模态的特征对齐，并在对齐时融合其他模态的特征，得到对应模态的中层特征；将各模态的中层特征进行加权融合，得到融合后的全局特征。本发明能够实现对多模态数据的高效处理与融合。
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公开(公告)号：CN119477220A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411812569.8
申请日：2024-12-10
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06Q10/10 , G06N5/04 , G06Q50/06 , G06F40/30 , G06F40/211 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06F16/16
Abstract: 本发明属于电力行业智能文档管理与审计技术领域，提供了融合因果推理和合规审查的电力文档自主评审方法及系统，其技术方案对获取的电力文档数据进行语义解析，得到文档的语义表示；基于文档的语义表示，对文档中识别出的每个句子进行事件抽取，对每个事件编码，得到事件的语义表示；基于事件的语义表示构建初始事件因果链条；采用因果推理算法对构建的初始事件因果链条进行验证，将验证通过的因果链条中的每一个事件及事件之间的关联关系，与电力行业合规性规则进行比对，计算合规性得分，对合规性得分低于设定得分值的事件或事件之间的关联关系，生成修正建议，并生成评审报告。显著提升文档审查的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN119476670A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411812541.4
申请日：2024-12-10
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06Q10/047 , G06Q50/06 , G06Q10/0631 , G06N3/092 , G06F40/205 , G06Q10/0639 , G06F17/10 , G06Q10/20
Abstract: 本发明属于智能电力巡检与多智能体协同控制技术领域，提供了电力多智能体动态协作巡检方法及系统，其技术方案为利用强化学习算法和大语言模型生成的路径规划方案，使得智能体能够根据实时数据和任务需求动态调整巡检路径，从而实现路径的最小化和巡检效率的最大化，减少了不必要的行程和资源消耗。同时，系统中的动态任务重分配机制确保智能体能够在设备故障、环境变化或任务优先级调整的情况下迅速响应并重新分配任务。各智能体之间的实时通信与数据同步保证了信息共享，使系统在突发情况下依然保持任务的连贯性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119474347A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411812539.7
申请日：2024-12-10
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本公开提供了电力语义大模型仿生层级记忆融合文档生成方法及系统，涉及文档生成技术领域，包括：提取多模态数据形式的知识，通过模拟人类海马体的记忆机制，构建长时记忆库，并以句子、段落和章节三个层级分层存储和动态更新长时记忆库中的知识；将新文档的生成任务输入到电力语义大模型中，并以长时记忆库作为电力语义大模型的外部知识源；从长时记忆库中动态查找与当前任务相关的各个层级的知识；逐层迭代融合上下文背景知识和从长时记忆库中动态查找到的知识，最终生成完整的文档内容；本发明通过动态调用长时记忆和多层级的上下文处理，生成逻辑连贯、信息准确的内容，并有效整合多模态数据，适用于建设方案和审计报告等复杂文档的高效生成。
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