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[发明专利]电网故障处理认知知识图谱生成系统和方法及介质-CN202310404098.6在审
发明人：李杰;沙立成;单连飞;刘辉;金广厚;席少卿;张越;王卫;庄棪;王冠男;赵昕辰;康福权;乔咏田;安卓阳;姜涛;王宇 -专利权人：国网北京市电力公司;北京科东电力控制系统有限责任公司
申请日： 2023-04-17 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了电网故障处理认知知识图谱生成系统和方法及介质，本发明采用基于注意力机制结合协同因子分解机对不同影响因子分配与之相匹配的权重，其中使用两种不同形式的注意力子结构协同建模影响因子组合过程，然后将组合得到的特征结合电网调控历史记录生成的知识图谱对知识图谱中的节点和关系边进行图表示学习，实现对知识图谱中实体和关系表示的优化，进而生成更精确的电网故障处理认知知识图谱，尤其是涉及受多因子影响的电网调控任务，可以实现对多影响因子的多层次交互进而完成特征自适应组合，使得生成的电网故障处理认知知识图谱更加合理、准确和鲁棒，同时为下游的决策任务提供更为有利的搜索环境。
电网故障处理认知知识图谱生成系统方法介质

[发明专利]一种基于深度森林算法的变电站设备故障辨识方法及系统-CN202211707708.1在审
发明人：许剑锋;李海雨;单连飞;刘震宇;白晶石;王轶;唐全;范志明;张艳春;刘阳;刘婷;张新亮;刘思琦;吴楠;阮振宇;乔咏田 -专利权人：国网冀北电力有限公司承德供电公司;国家电网有限公司;北京科东电力控制系统有限责任公司;承德天汇电力设计有限责任公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F18/2431 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度森林算法的变电站设备故障辨识方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、对采集到的监控数据集进行时频域指标计算和归一化处理，获取特征集；S2、对特征集进行多粒度扫描，通过滑动窗口得到特征子向量，将输出的所有类向量拼接得到高维特征向量；S3、构建多层级联森林，将得到的高维特征向量输入到级联森林进行训练；S4、对输出结果进行D‑S证据融合，并与随机选择的类向量拼接，与多粒度扫描的输出拼接；S5、对级联森林的输出值均进行k折交叉验证；S6、将实时监测的信号输入到级联森林模型中，获得在线故障辨识结果。本发明将每个森林视为独立的证据体，克服了在扩展级联森林过程中遇到的特征冗余问题。
一种基于深度森林算法变电站设备故障辨识方法系统

[发明专利]一种从文本中提取目标关键词的方法-CN201910152460.9有效
发明人：曾俊瑀;张文斌;贾显伏;乔咏田;李德方 -专利权人：云孚科技（北京）有限公司
申请日： 2019-02-28 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明公开的文本中提取目标关键词的方法，涉及数据挖掘技术领域，利用基于统计学的规则分句技术，将文本分割为多个分句，利用语言技术平台LTP对各个分句进行分词，得到多个词句，分别对各个词句的词性进行标注并获取各个词句之间的句法依存关系，选取标注为名词的词句，生成第一候选关键词集合，分别计算第二候选关键词集合中各个词句在文本中的覆盖率，并根据综合分计算公式，计算第二候选关键词集合中各个词句的综合分数，根据K‑means算法及各个词句在关键词字典中的值，分别计算各个词向量与选定的K个词向量的距离，根据距离的大小，分别选择与K个词向量距离最近的词向量，得到K个目标关键词，提高了目标关键词提取的准确率及效率。
一种文本提取目标关键词方法

[发明专利]一种从文本中获取目标词汇的方法及系统-CN201910152477.4有效
发明人：曾俊瑀;张文斌;贾显伏;乔咏田;邢毅帆 -专利权人：云孚科技（北京）有限公司
申请日： 2019-02-28 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F40/216 文献下载
摘要：本发明公开的从文本中获取目标词汇的方法及系统，涉及数据处理技术领域，通过删除文本中的空白符号，将文本中的标点符号设置为空格符号，在文本的首部及尾部添加空格符号，设定文本片段的最大长度为K，根据最大长度K对文本进行分割，生成多个长度不大于K的文本片段，分别计算各个文本片段的聚合度、左熵及右熵，根据公式Score＝(left_entropy+right_entropy)×aggregation×frequence，分别计算各个文本片段的综合分数，选取综合分数大于设定阈值的文本片段，得到候选词汇，将候选词汇与通用词表进行对比，识别候选词汇与通用词表之间存在的不同的词汇并将该词汇作为目标词汇，提高了获取目标词汇的准确度及效率。
一种文本获取目标词汇方法系统

[发明专利]一种智能体与电网环境交互学习系统与方法、存储介质-CN202211448818.0在审
发明人：邱鹏;凌兆伟;张天一;句荣滨;金宜放;王洪泽;乔咏田;单连飞;张越;赵胜奥 -专利权人：国网辽宁省电力有限公司锦州供电公司;国网辽宁省电力有限公司;国网电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种智能体与电网环境交互学习系统与方法、存储介质，通过断面潮流文件作为中间媒介，将强化学习智能体、状态估计模块、潮流计算模块通过接口的形式进行交互联动，以实现强化学习智能体的训练。该方法可以有效复用调控系统中的状态估计与调度员潮流计算等高级应用软件，在降低建模复杂度的同时，使智能体训练环境更接近真实电网环境，提高精确度。
一种智能电网环境交互学习系统方法存储介质

[发明专利]一种基于多任务学习的电网故障处理知识图谱补全方法-CN202210721464.6在审
发明人：韩强;李振斌;郭凌旭;马世乾;黄志刚;范广民;崇志强;单连飞;陈建;刘颂;宋永贞;王天昊;张越;于光耀;乔咏田 -专利权人：国网天津市电力公司电力科学研究院;国网天津市电力公司;国家电网有限公司
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多任务学习的电网故障处理知识图谱补全方法，包括以下步骤：步骤1、输入电网调控历史数据集；步骤2、构建电网故障处理的知识图谱；步骤3、获得当前设备节点状态和故障处置动作的初始化Embedding；步骤4、将步骤3中得到已经进行Embedding初始化的三元组，作为两个下游任务的输入，并获取两个下游任务的计算损失函数；步骤5、定义一个可学习的权重参数α对两个下游任务计算损失函数进行动态叠加，然后用于更新节点和边的自编码模型；步骤6、生成表达更为准确的电网调控认知图谱；步骤7、实现电网故障处理知识图谱补全。本发明能够更好地预测节点之间的潜在关联边，进而补全电网调控的知识图谱。
一种基于任务学习电网故障处理知识图谱方法

[发明专利]一种基于神经化正则表达式的电网故障处置预案解析方法-CN202210592588.9在审
发明人：汪旸;孙望良;程迪;徐浩;刘志成;窦建中;张梦雅;姜涛;张越;单连飞;乔咏田;王宇 -专利权人：国家电网公司华中分部;北京科东电力控制系统有限责任公司
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于神经化正则表达式的电网故障处置预案解析方法，包括以下步骤：编写每个电网故障处置预案文本实体成分识别的正则表达式；将所述正则表达式转换为电网故障处置预案成分识别的有限状态自动机，使正则表达式的规则文本表示转变为矩阵形式表示；将所述有限状态自动机转换为具有独立表示能力的有限状态自动机，并通过矩阵秩分解和加入词向量表示，构建有限状态自动机双向循环神经网络；使用电网故障处置预案语料库数据对有限状态自动机双向循环神经网络进行训练；采用训练后的有限状态自动机双向循环神经网络识别并提取输入的电网故障处置预案文本的实体成分。本发明有效提升电网故障处置预案解析效率。
一种基于神经正则表达式电网故障处置预案解析方法

[发明专利]一种基于冷启动的电网调度行为理解方法、系统和存储介质-CN202210347685.1在审
发明人：仇晨光;熊浩;葛亚明;张越;宋鹏程;周挺;皮俊波;李艺丰;姜涛;余建明;单连飞;乔咏田;康福权;阮振宇;赵胜奥 -专利权人：国网江苏省电力有限公司;南瑞集团有限公司;北京科东电力控制系统有限责任公司;国家电网有限公司
申请日： 2022-04-01 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于冷启动的电网调度行为理解方法、系统和存储介质，该方法包括以下步骤：确定编写每个类别的电网调度意图的正则表达式；将正则表达式转换为电网调度意图识别的有限状态自动机；将电网调度意图识别的有限状态自动机转换为电网调度意图的识别加权有限状态自动机，构建有限状态自动机循环神经网络；使用电网调度意图识别语料库数据对有限状态自动机循环神经网络进行训练；采用训练后的有限状态自动机循环神经网络识别输入的电网调度文本的电网调度意图。本发明可有效识别各数量级样本的电网调度意图文本，提升了电网调度意图识别整体性能。
一种基于冷启动电网调度行为理解方法系统存储介质

[发明专利]基于深度学习的电网调控领域信息检索方法、系统和介质-CN202111341702.2在审
发明人：唐俊刺;余建明;乔咏田;王明凯;唐井峰;高梓济;王超;崔岱;李铁;姜枫;姜狄;史东宇;李正文;孙文涛;张津辉;苑经纬;胡博;许静;胡锦景;吕旭明;丛培贤;张宏宇;许小鹏;王爱华;陈刚;高凯;葛延峰;刘淼;何晓洋;李桐;孙茜;王琛;周志;张越;单连飞 -专利权人：国网辽宁省电力有限公司;国网电力科学研究院有限公司;北京科东电力控制系统有限责任公司;哈尔滨工业大学;中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06F16/2452 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的电网调控领域信息检索方法、系统和介质，包括训练数据构建模块：构建用于训练深度学习翻译模型的训练数据；模型训练模块：根据从训练数据构建模块获得的训练数据对深度学习翻译模型进行训练；问句解析模块：将用户输入的源语言解析成深度学习翻译模型能识别的源语言文本；SQL后处理模块：将深度学习翻译模型输出的目标语言文本转换成数据库可执行的语句；SQL运行模块：运行从SQL后处理模块获得的数据库可执行的语句，从数据库中检索所要的信息。利用本发明所述的方法和系统，降低了对电网数据库操作的门槛，能使工作人员快速检索所需要的信息，提高了工作效率。同时增加了数据挖掘的深度、提高了数据增值变现能力。
基于深度学习电网调控领域信息检索方法系统介质

[发明专利]调度专业语言理解系统及方法-CN202110852519.2在审
发明人：胡超凡;皮俊波;谷炜;张越;刘赫;张小聪;贺启飞;盛同天;齐世雄;钱凯洋;郭文杰;马翔;余建明;单连飞;乔咏田 -专利权人：国家电网有限公司;国网浙江省电力有限公司;北京科东电力控制系统有限责任公司
申请日： 2021-07-27 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G10L15/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种调度专业语言理解系统及方法。该系统用于理解调度员向调度控制系统发出的具体语音指令，它的调度专业语言意图理解模块用于对接收到的调度语言指令进行理解，获得理解结果；调度对话管理模块用于接收所述调度专业语言意图理解模块发送的理解结果，并对调度专业语言意图理解模块中不明确的问答信息进行多轮问答，直至完成对调度语言指令的理解；调度专业语言生成模块用于接收调度对话管理模块发送的调度语言指令的理解，并回复指令的执行结果。该系统及方法可以准确理解调度员的语言指令，智能引导调度员实现真实意图，其精准率、召回率和F1值分别为98.20％、98.71％、98.45％。
调度专业语言理解系统方法

[发明专利]一种电网调度意图识别方法-CN202111036935.1在审
发明人：张越;余建明;单连飞;张连超;乔咏田 -专利权人：北京科东电力控制系统有限责任公司
申请日： 2021-09-06 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明提供了一种电网调度意图识别方法，包括以下步骤：构建电网调度意图语料集并生成训练样本集；构建电网调度意图识别模型和电网调度专业文本相似度匹配模型；将电网意图测试语句输入电网调度意图识别模型，获得排名靠前的多个的意图类别及其对应的权重概率；基于电网调度意图语料集，选取排名靠前的多个意图类别对应的若干条调度专业语言表述构成召回文本集；将电网意图测试语句与召回文本集代入电网调度专业文本相似度匹配模型计算并进行投票；根据投票结果和权重概率进行多个意图类别的权重重组计算，选取计算结果最大值对应的意图类别作为电网意图测试语句的电网调度意图识别结果。本发明用于提高电网调度意图识别准确率。
一种电网调度意图识别方法

[发明专利]一种面向电网调度的语音调度方法及系统-CN202011310565.1在审
发明人：海威;张越;李洪波;乌日恒;王晓光;高博;余建明;单连飞;刘艳;张连超;乔咏田 -专利权人：内蒙古电力（集团）有限责任公司电力调度控制分公司;北京科东电力控制系统有限责任公司
申请日： 2020-11-20 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G10L15/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向电网调度的语音调度方法，包括：建立智能语音交互模型；建立意图识别模型；建立对话流程管理知识图谱；通过对话流程管理知识图谱对意图识别模型进行修正；通过智能语音交互模型将调度员的语音指令转换为本文，并返回需和调度员交互的语音信息；通过意图识别模型对转换成文本的指令进行识别和解析；执行解析后的指令实现调度操作，本发明大幅提高了调度人员的工作效率，减轻了其工作强度。
一种面向电网调度语音方法系统

[发明专利]一种多级文本分类方法及系统-CN201910152479.3在审
发明人：曾俊瑀;张文斌;贾显伏;乔咏田 -专利权人：云孚科技（北京）有限公司
申请日： 2019-02-28 - 公布日： 2019-06-18 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开的多级文本分类方法及系统，涉及数据处理技术领域，通过将当前待分类的文本分别输入训练过的多个文本分类模型，计算各个层文本的概率，根据公式Pn＝p_A×p_A1×p_A11×…×p_A11…1，分别计算第n层文本中各个叶子节点的概率，选取概率大于设定阈值的第n层文本并对第n层文本对应的概率进行归一化处理，得到文本的分类结果，能够简单快速地实现对多级文本的分类，简化了多级文本分类的难度，提高了多级文本分类的效率及准确率，解决了现有技术存在的对多级文本分类困难、效率低及准确率低的缺陷。
文本分类文本概率准确率数据处理技术文本分类模型归一化处理分类结果叶子节点分类

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