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公开(公告)号：CN113554527A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110859805.1
申请日：2021-07-28
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
IPC: G06Q50/06 , G06F16/903
Abstract: 本发明公开了一种电费数据处理方法、装置、终端设备及存储介质，该方法包括：获取原始用电数据，计算所述原始用电数据的特征重要性；按照特征重要性的大小对原始用电数据进行排序，并按照预设比例对排序后的用电数据进行数据删除，得到特征用电数据；建立特征用电数据的特征子集，计算特征子集的袋外错误率，以确定目标特征集；按照目标特征集对所述特征用电数据进行特征选择，生成电费数据处理结果。本发明能够在删除大量无效、冗余电费数据特征的同时，保留最有效、利于电费差错分析的特征，从而有效进行特征集优化。本发明能够降低筛查工作难度，减少计算资源和时间成本的浪费，同时提高筛查工作的效率和结果的准确率。
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公开(公告)号：CN118194238A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410591748.7
申请日：2024-05-14
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
IPC: G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及情感识别技术领域，尤其涉及一种多语种多模态情感识别方法、系统及设备，包括采用自监督学习方法对无标注的多语种非平行语音、文本数据进行训练，得到自监督预训练模型，以对带标注的多语种多模态情感语料进行特征提取，得到多模态初级特征序列，并利用基于多模态重缩放注意力机制的模态协作融合网络进行多模态联合表征建模，从而根据多模态联合表征输出情感识别结果。本发明通过基于多模态重缩放注意力机制的模态协作融合网络对多模态联合表征建模，提升多模态特征融合效率，并根据多模态联合表征，通过线性层输出情感识别结果，同时引入梯度反转层进行语种对抗训练，进一步实现了跨语种深度语义对齐，提升了多语种情感识别的泛化性。
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公开(公告)号：CN118194238B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410591748.7
申请日：2024-05-14
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
IPC: G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及情感识别技术领域，尤其涉及一种多语种多模态情感识别方法、系统及设备，包括采用自监督学习方法对无标注的多语种非平行语音、文本数据进行训练，得到自监督预训练模型，以对带标注的多语种多模态情感语料进行特征提取，得到多模态初级特征序列，并利用基于多模态重缩放注意力机制的模态协作融合网络进行多模态联合表征建模，从而根据多模态联合表征输出情感识别结果。本发明通过基于多模态重缩放注意力机制的模态协作融合网络对多模态联合表征建模，提升多模态特征融合效率，并根据多模态联合表征，通过线性层输出情感识别结果，同时引入梯度反转层进行语种对抗训练，进一步实现了跨语种深度语义对齐，提升了多语种情感识别的泛化性。
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公开(公告)号：CN113538063A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110860566.1
申请日：2021-07-28
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
Abstract: 本发明公开了一种基于决策树的电费异常数据分析方法、装置、设备及介质，方法包括：根据电力客户数据获取原始数据，采用插值法和填充法处理所述原始数据，获取实验数据；遍历所述实验数据确定的分割特征构建多个子集，获取多个所述子集对应的子结点，构造决策树模型；计算多个所述子集的信息增益比，获取对应所述子结点的判断特征；将待分析的第一电力客户数据输入到所述决策树模型；若所述第一电力客户数据不满足所述判断特征，则确定所述第一电力客户数据为异常用户数据，否则，确定所述第一电力客户数据为正常用户数据。本发明结合电力数据和决策树模型进行用户数据分析，降低识别异常数据的难度。
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公开(公告)号：CN118278414A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410368748.0
申请日：2024-03-28
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
Inventor： 刘娟 , 苏立伟 , 马喆非 , 刘振华 , 谭火超 , 陈亮 , 陈海燕 , 钱正浩 , 苏凯 , 杨秋勇 , 魏焱 , 李庭磊 , 黎颖诗 , 张艳 , 吴波海 , 舒畅 , 李文虎
Abstract: 本发明提供了一种基于情感分析和意图预判的外呼方法，应用于外呼系统当中，包括：采集用户的多模态语料，并从所述多模态语料中筛选出与情感相关的目标语料；对目标语料稠密特征的连续词进行数字量化，得到多个连续词向量，并将所述多个连续词向量作为预先训练的情感分析模型的输入，所述情感分析模型根据所述多个连续词向量中的数值符号，输出所述用户的情感倾向；将所述情感倾向输入到意图预判模型中，根据挖掘出的意图，输出响应结果；采用本发明能够提高对用户进行响应的精确度，从而提高用户体验感。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113538064A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110860569.5
申请日：2021-07-28
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林的电费分析方法、装置、设备及介质，方法包括：采用混淆矩阵评估随机森林模型，获取电费差错分析模型，其中，所述随机森林模型根据电力客户用电数据确定；根据预处理待分析电力客户用电数据获取归一化数据，将所述归一化数据输入所述电费差错分析模型进行电费差错分析，获取电费分析结果。本发明基于电力客户用电数据构建及训练随机森林模型，并采用混淆矩阵进行评估确定电费差错分析模型，进而获取电费分析结果，提高获取电费差错分析结果的效率及准确度。
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公开(公告)号：CN117852670A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311845250.0
申请日：2023-12-29
Applicant: 广东电网有限责任公司信息中心 , 广东电网有限责任公司惠州供电局 , 广东电网有限责任公司
IPC: G06N20/00 , G06F18/2433 , H04L9/40
Abstract: 本发明提供了一种在内部威胁场景中识别内部用户攻击行为的持续学习方法，旨在解决随着时间推移，由历史数据构建的模型难以识别未知威胁的问题。在验证方法过程中，本发明采用公开的CERT数据集，以行为映射的方式构建用户行为特征；然后，通过编码器实现特征降维，解决了在高维空间中样本分布稀疏且难以通过学习距离度量识别异常样本的问题；通过构建损失函数对编码器和解码器进行训练来学习正常样本和各类异常样本之间的不相似性。最后，使用基于距离的解释方法用于识别异常样本，实现内部威胁场景下用户攻击行为检测模型具备一定持续学习能力，增强网络安全防护能力。
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公开(公告)号：CN119575375A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411557719.5
申请日：2024-11-04
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
Abstract: 本发明提供一种基于GNSS高阶水平梯度与粒子滤波的大气延迟校正方法，包括：GNSS数据采集；利用参数估计法获得GNSS ZTD；确定映射函数，利用ETILTING方法对映射函数进行修正，获得各向异性延迟；利用各向异性延迟对GNSS ZTD进行修正，获得修正后的GNSS ZTD；对修正后的GNSS ZTD和梯度观测数据进行粒子滤波，构建观测到的ZTD值和观测到的GNSS延迟梯度参数分别与高度的线性关系模型；将规则网格化的海平面ZTD经卷积插值后，投影到InSAR坐标上，得到中性大气延迟校正模型；将中性大气延迟校正模型和不同时间的估计延迟模型进行相减，得到延迟差；通过延迟差校正干涉图，得到校正干涉图。本发明所述方法在降低大气延迟影响及提升地表微小位移监测精度方面展现显著的优势。
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公开(公告)号：CN119538177A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411496831.2
申请日：2024-10-25
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
Inventor： 沈伍强 , 龙震岳 , 裴求根 , 周纯 , 崔磊 , 钱正浩 , 李如雄 , 唐亮亮 , 沈桂泉 , 何明东 , 梁哲恒 , 王业超 , 周泽元 , 姚潮生 , 张金波 , 吴漾 , 卢妤 , 胡啟镝 , 张小陆 , 朱昌会 , 伍江瑶 , 许明杰 , 金戈
IPC: G06F18/25 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06F18/22 , G06F16/242 , G06Q50/06 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种电网日志数据的快速识别和标注方法及装置，方法包括：通过多种方式采集终端日志数据，对日志数据进行预处理；通过多特征融合机制压缩数据规模并强化数据的相关性；通过安全规则库对提取的融合特征进行匹配、查找；基于预定义的标注规则对匹配和查找后的数据进行标注，针对标注规则未覆盖的数据，通过深度预测模型进行数据自动化标注，并利用面向电力数据的鲁棒学习处理方法改进预测模型的训练效果和泛化能力。本发明能有效解决数字电网中多源异构数据采集中存在的数据快速识别问题和自动化标注过程中深度预测模型的鲁棒学习处理问题。
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公开(公告)号：CN119401421A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411511116.1
申请日：2024-10-28
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
Abstract: 本发明公开了一种电力物联网数据实时监测方法及装置。本申请利用同步采样与频率跟踪技术实时捕获电网节点的三相电压和电流信号，通过广义S变换获取信号的时频特性，实现故障监测和快速谐波辨识。本申请实时分析电网扰动，并将工作信息传输至边缘计算节点。边缘节点综合信息，通过计算节点质量、数据标准化、建立关系图和拓扑势值评估风险。实现监测与风险评估的同步进行，以实时掌握电网状态，快速响应潜在风险，以解决现有技术中电力物联网无法实现数据快速监测的问题。
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