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公开(公告)号：CN119476554A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411352450.7
申请日：2024-09-26
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司北京分公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N5/04
Abstract: 本申请提供一种电力认知大模型研发工具链方法及相关设备，所述方法包括利用所述工具链获取多个数据源的电力数据；利用所述工具链对所述电力数据进行相关性处理，得到目标电力数据；利用优化后的预测模型对所述目标电力数据进行处理，得到所述目标电力数据对应的预测数据，其中，所述预测模型是利用所述工具链中的预定算法进行优化的，解决了现有技术中工具链并不能对模型进行全面优化的技术问题，提升了模型的泛化能力，使得模型输出的结果具有准确性。
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公开(公告)号：CN119341190A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411447365.9
申请日：2024-10-16
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 安徽继远软件有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种电力智慧中枢平台的电力协同推理调度方法、系统，属于电力推理调度技术领域。所述电力协同推理调度方法包括：获取变电站的电力设备；根据所述变电站的电力设备构建变电站的数字孪生模型，并将当前所述变电站的电力设备的实时数据同步至所述数字孪生模型中；通过根据变电站的电力设备构建变电站的数字孪生模型，可以对变电站的电力设备进行实时仿真运行，同时构建电力协同推理调度模型，并将实时运行数据输入至该电力协同推理调度模型中，以得到电力调度的最优解，再输入至数字孪生模型中进行仿真运行，进而可以有效地验证最优调度方案的可行性以及效果。
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公开(公告)号：CN115081832A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210639670.2
申请日：2022-06-07
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种人工智能实训平台移动端模型轻量化方法及系统，该方法包括：获取人工智能实训平台web端的第一业务模型；基于所述第一业务模型进行静态轻量化处理，获得第二业务模型，所述静态轻量化处理表征不随输入数据变化的模型结构固定轻量化操作；基于所述第二业务模型进行动态轻量化处理，获得第三业务模型，所述动态轻量化处理表征随输入数据变化的模型正向传递参数选择性屏蔽的轻量化操作。本发明对于电力人工智能技术实训平台研发静态化轻量化和动态轻量化结合技术，实现电力人工智能技术实训平台多种业务模型移动端运行，降低实训平台云端压力，实现用户随时随地的实训与学习。
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公开(公告)号：CN114121025A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111404981.2
申请日：2021-11-24
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 安徽继远软件有限公司
Abstract: 本申请提供一种面向变电站设备的声纹故障智能检测方法及装置，在获取待检测的声纹信号后，对所述待检测的声纹信号进行声纹特征提取，得到所述待检测的声纹信号对应的特征向量；将所述特征向量作为输入参数，输入至预设声纹识别模型，得到所述待检测的声纹信号对应的工况标签，所述预设声纹识别模型通过基于声纹特征分析网络进行基于迁移学习的模型训练，建立不同工况下变电站设备的声纹识别模型；利用余弦相似度度量算法公式将所述工况标签与目标模板输出进行相似性比较，以实现变电站设备的声纹故障智能检测。通过本申请可以有效提升变电站设备的声纹故障检测效率，降低人工巡检成本，从而全面提升变电站设备巡检的智能化水平。
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公开(公告)号：CN110377889A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910487145.1
申请日：2019-06-05
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于前馈序列记忆神经网络的文本编辑方法，属于语音信号处理技术领域，包括：获取待编辑的原始文本；接收编辑语音数据；对所述编辑语音数据采用基于改进的前馈序列记忆神经网络进行语音识别，得到编辑命令；对所述编辑命令进行语义理解，执行所述编辑命令。本发明示例的技术方案，采用基于改进的前馈序列记忆神经网络进行语音识别，文本编辑更准确高效。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119760203A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411308352.3
申请日：2024-09-19
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网天津市电力公司 , 安徽继远软件有限公司
Inventor： 邱镇 , 张尧 , 王康 , 王维佳 , 黄晓光 , 张明 , 张晓东 , 周小希 , 郑略省 , 杜岳凡 , 魏彬 , 李炳森 , 卢大玮 , 刘清 , 王琪媛 , 秦余 , 王晓东
IPC: G06F16/907 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本公开提供了一种基于高效分层信息聚合哈希的跨模态检索方法及相关设备，获取多模态数据集，其中所述多模态数据集中包含图像模态数据及文本模态数据；将所述图像模态数据及文本模态数据输入至分层信息聚合网络，经由所述分层信息聚合网络得到图像模态数据与文本模态数据之间的关联哈希码；将所述图像模态数据、文本模态数据及所述关联哈希码输入至全连接网络，利用所述全连接网络得到目标哈希码，利用所述目标哈希码进行跨模态检索。本申请考虑多模态数据中丰富的语义信息，能够同时考虑不同样本和不同模态之间的互补性，有效解决了多模态数据细粒语义信息、语义关联缺失问题。
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公开(公告)号：CN116384567A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310303328.X
申请日：2023-03-24
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网湖南省电力有限公司 , 国网经济技术研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的电力设备故障预测方法及系统，该方法包括：获取历史电力设备的故障记录数据；针对每个样本的不同模态数据分别采用对应的预设规则进行实体抽取；基于每个样本的多模态实体抽取结果，输入到预设特征融合分析模型，获取表征电力设备故障关联规则的实体关系；基于所述实体和实体关系形成电力设备故障分析知识图谱；基于当前时刻前的电力设备故障数据结合电力设备故障分析知识图谱，获取未来时刻电力设备故障预测结果。本发明通过电力设备故障分析知识图谱进行电力设备故障预测分析，实现了基于知识图谱的电力设备故障辅助分析和处理功能。
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公开(公告)号：CN115081832B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202210639670.2
申请日：2022-06-07
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种人工智能实训平台移动端模型轻量化方法及系统，该方法包括：获取人工智能实训平台web端的第一业务模型；基于所述第一业务模型进行静态轻量化处理，获得第二业务模型，所述静态轻量化处理表征不随输入数据变化的模型结构固定轻量化操作；基于所述第二业务模型进行动态轻量化处理，获得第三业务模型，所述动态轻量化处理表征随输入数据变化的模型正向传递参数选择性屏蔽的轻量化操作。本发明对于电力人工智能技术实训平台研发静态化轻量化和动态轻量化结合技术，实现电力人工智能技术实训平台多种业务模型移动端运行，降低实训平台云端压力，实现用户随时随地的实训与学习。
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公开(公告)号：CN119693663A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411790217.7
申请日：2024-12-06
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06V10/762 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/25 , G06V30/422 , H02J13/00
Abstract: 本发明实施例提供一种基于电力视觉大模型的架空输电线路图像分割识别方法，涉及输电线路图像分割识别技术领域。所述图像分割识别方法包括：将待测架空输电线路图像输入至图像分割与识别网络中的编码器，输出所述待测架空输电线路图像的特征图；将所述编码器输出的特征图分别输入至所述图像分割与识别网络中的分割解码器和识别解码器，通过所述分割解码器输出所述待测架空输电线路图像的分割结果，通过所述识别解码器输出所述待测架空输电线路图像的识别结果。该图像分割识别方法通过编码器和解码器对架空输电线路图像进行处理和识别，对图像中的导线、绝缘子、杆塔等元件进行识别和检测，准确率高，可以及时发现线路中的缺陷和隐患。
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公开(公告)号：CN114756611A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210273197.0
申请日：2022-03-18
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种人工智能平台样本库管理方法及系统，该方法包括：S1,接收海量电力业务数据和业务数据的数据描述信息；S2,根据数据描述信息获取针对业务数据的第一预处理方法集，基于第一预处理方法集中的至少一种预处理方法对电力业务数据进行预处理；S3,获取与业务数据关联的AI模型；S4,获取所述AI模型对于输入数据的格式规则信息，S5,加载与所述数据自身的格式规则对应的第二预处理方法对所述业务数据进行第二预处理，加载与所述标注数据的格式规则对应的数据标注方法对所述经过第二预处理的业务数据进行数据标注。本发明实现对分散在各业务系统中的大量样本数据的集中有效利用，在人工智能平台样本库中进行纳管。
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