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公开(公告)号：CN111090986A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911197178.9
申请日：2019-11-29
Applicant: 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 , 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06F40/205 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种公文文档纠错的方法，包括步骤，文种检测，利用机器学习进行文种识别模型训练，将文档文种分类为通知、报告、批复、通报、函、会议纪要、请示之类型；错误检测步骤，包括通过中文分词器切词，从字粒度和词粒度方面检测错误，整合这两种粒度检测的疑似错误结果，形成疑似错误位置候选集；使用双向字符级N-gram LM深度学习模型，对句子里的字符打分，得分低的地方视为待纠错位置，将待纠错位置与上下文组合进行词典查词，当所有组合在词典中都查找不到，则将其视为错字，加入错误位置候选集。上述方案结合行文规范、内容不全的、立题不明、语法纠错、通顺性检测、上下文关联等审核要求，该特点对现有技术方案进行创新改造和结合，经过测试能够有效提升企业电子公文文档纠错的效果。
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公开(公告)号：CN112256887B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202011171965.9
申请日：2020-10-28
Applicant: 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 , 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/215 , G06F16/25 , G06F16/2458 , G06Q10/06 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供基于知识图谱的智能供应链管理方法，适合电网企业内部供应商的全景管理和监控方式，从供应商管理的实际需求出发，集合了文本分析、知识图谱和图数据库的方法，同时融合了电网内部采购相关数据，与供应商外部数据结合，分析挖掘实现的风险指标计算和分析方法，同时通过知识图谱的方式实现关联挖掘分析，进而实现电网企业内部供应商的有效管理、风险评价和风险控制。
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公开(公告)号：CN112256887A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011171965.9
申请日：2020-10-28
Applicant: 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 , 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/215 , G06F16/25 , G06F16/2458 , G06Q10/06 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供基于知识图谱的智能供应链管理方法，适合电网企业内部供应商的全景管理和监控方式，从供应商管理的实际需求出发，集合了文本分析、知识图谱和图数据库的方法，同时融合了电网内部采购相关数据，与供应商外部数据结合，分析挖掘实现的风险指标计算和分析方法，同时通过知识图谱的方式实现关联挖掘分析，进而实现电网企业内部供应商的有效管理、风险评价和风险控制。
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公开(公告)号：CN110889556B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN201911194769.0
申请日：2019-11-28
Applicant: 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 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06F16/36 , G06F16/951
Abstract: 本发明涉及一种企业经营风险预测方法。通过对企业内部以及外部的信息数据采集，将所收集到的信息数据进行数据融合处理；之后利用处理完成的信息数据进行知识图谱的构建及绘制；进而使用图嵌入法从知识图谱内将所需进行风险预测的企业的经营风险特征信息数据进行提取，并且用所述的经营风险特征信息数据来构建经营风险模型；将所需预测风险的企业信息数据输入所述经营风险模型，能够对企业的发展风险进行预测判断，有利于对所需进行风险预测的企业进行风险管理方面的正确决策，保护所需进行风险预测的企业的资产安全。
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公开(公告)号：CN113641828A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110742593.9
申请日：2021-07-01
Applicant: 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 , 国网信通亿力科技有限责任公司
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种基于知识图谱的电网供应商画像成像方法和存储设备。所述一种基于知识图谱的电网供应商画像成像方法，包括步骤：构建画像标签体系，并设置画像标签体系中每个标签的分析规则；构建图谱的本体结构及本体结构间的关系；获取目标供应商数据，并将目标供应商数据填充至图数据库中，构建知识图谱；结合知识图谱中的数据及每个标签的分析规则计算得每个标签的维度得分；根据每个标签的维度得分构建得供应商标签画像。通过上述步骤，实现从不同维度对供应商进行综合评价，为电网招标采购、供应商全息多维评价、质量监督业务运营决策场景提供辅助支撑，提供现代智慧供应链的基础支撑能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110889556A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911194769.0
申请日：2019-11-28
Applicant: 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 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06F16/36 , G06F16/951
Abstract: 本发明涉及一种企业经营风险预测方法。通过对企业内部以及外部的信息数据采集，将所收集到的信息数据进行数据融合处理；之后利用处理完成的信息数据进行知识图谱的构建及绘制；进而使用图嵌入法从知识图谱内将所需进行风险预测的企业的经营风险特征信息数据进行提取，并且用所述的经营风险特征信息数据来构建经营风险模型；将所需预测风险的企业信息数据输入所述经营风险模型，能够对企业的发展风险进行预测判断，有利于对所需进行风险预测的企业进行风险管理方面的正确决策，保护所需进行风险预测的企业的资产安全。
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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
Applicant: 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: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06F40/295
Abstract: 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：CN116565979B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202310835408.X
申请日：2023-07-10
Applicant: 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
Abstract: 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：CN116521905A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310786034.7
申请日：2023-06-30
Applicant: 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
Abstract: 本发明涉及电网调度技术领域，公开了一种基于多模态的电网调度知识图谱系统及方法，其中一种基于多模态的电网调度知识图谱系统包括：实体矢量生成模块，其用于生成电网调度知识图谱的实体矢量；随机游走模块，其用于随机游走为实体生成图结构和图结构中的节点矢量；广度矢量计算模块，计算节点在图结构的每层的广度矢量；编码矢量计算模块，基于节点的广度矢量计算对应的实体的编码矢量；推荐模块，其用于计算待推荐的实体与其他实体的编码矢量的相似度，为其推荐相似度最大的前G个实体；本发明能够在进行故障识别处理任务时提高准确度。
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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
Applicant: 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: G06F18/25 , G06F18/2415 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N5/025
Abstract: 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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