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公开(公告)号:CN119647479A
公开(公告)日:2025-03-18
申请号:CN202411700504.4
申请日:2024-11-26
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: G06F40/30 , G06F40/194 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06F40/126 , G06F16/9532 , G06F16/332 , G06F16/38 , G06F40/16
Abstract: 本发明涉及大数据处理技术,具体涉及一种一种数据智能标注方法和系统。一种数据智能标注方法包括如下过程:舆情数据预处理;历史样本库语义去重,更新样本库;基于历史工单库和大模型的智能辅助标注方法;模型更新和样本增量更新;本发明相对于现有技术的优点在于:采用多个维度的数据清洗方法,提升待标注数据质量,并且通过语义去重降低重复语义信息的干扰;挖掘历史工单中相似工单的潜在价值,构建了用于辅助标注的大模型提示词工程,提供可用的辅助标注提示词模板,打通提示词构建、辅助标注流程;采用PDCA思想,构建数据‑标注‑模型‑工单的闭环管理和PDCA机制螺旋式数据质量方法。
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公开(公告)号:CN119396993A
公开(公告)日:2025-02-07
申请号:CN202411248785.4
申请日:2024-09-06
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: G06F16/334 , G06F16/36 , G06F16/901 , G06N5/02 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的电力电网运维部署方法及系统,涉及电力电网运维部署技术领域,包括,采集关键数据,并对其进行预处理;从关键数据中提取实体,识别实体与实体之间的关系,基于实体与实体关系构建知识图谱,并将其存储在图数据库中;基于关键数据动态识别新出现的实体,同步调整实体关系,并基于新实体和实体关系更新知识图谱;从知识图谱中提取训练数据,基于训练数据构建图神经网络模型;基于知识图谱和图神经网络模型预测电力系统中的潜在故障,并生成相应的决策建议。本发明通过从关键数据中提取实体并识别实体之间的关系,实现了电力系统中复杂关系的结构化表达,将多源异构数据转化为可操作的知识图谱节点和边。
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公开(公告)号:CN119003738A
公开(公告)日:2024-11-22
申请号:CN202411238848.8
申请日:2024-09-05
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: G06F16/332 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F40/30 , G06F17/16 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06Q50/06 , G06Q30/015 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域,揭露基于大数据分析的电网客服智能交互方法及系统,方法包括:采集电力用户的多模态咨询数据,以设置电力用户的需求识别方式;提取需求识别方式对应的数据检测特征,以筛选出咨询意图下电力用户对应的特征消费行为;分析电力用户的用电行为的时序特征和电力用户的用电需求特征,以设置电力用户的对话管理方式;识别电力用户的情绪状态,并设置电网客服的语言理解程度,以设置问答匹配机制;评测电力客户对问答匹配机制的满意程度,并构建满意程度的用户反馈接口;结合问答匹配机制和用户反馈接口,实现电网客服智能交互。本发明可以及时、有效的处理电力用户的用电需求,提高电网客服的办事效率。
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公开(公告)号:CN117633694A
公开(公告)日:2024-03-01
申请号:CN202311810083.6
申请日:2023-12-26
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: G06F18/2433 , G06F18/22 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F16/901 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的电力设备的维修检测方法及系统,涉及数据处理技术领域,该方法包括:获取目标电力设备的多个位置在一个检测周期的第一多维运行数据集;建立目标电力设备的多个位置的关联图谱集;基于第一多维运行数据集及关联图谱集,预判断是否存在异常位置;当判断存在异常位置时,将第一多维运行数据集输入至第一深度强化学习网络,确定目标电力设备的故障模式;将目标电力设备的故障模式输入至第二深度强化学习网络,输出目标电力设备的最优维修方案;获取目标电力设备在维修后的一个检测周期的第二多维运行数据集,确定维修质量,具有提高电力设备检测的准确度和实时性及电力设备的维修的质量的优点。
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公开(公告)号:CN114257495A
公开(公告)日:2022-03-29
申请号:CN202111351240.2
申请日:2021-11-16
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: H04L41/0654 , H04L41/0677 , H04L41/069 , H04L43/16 , H04L67/10 , G06F11/07
Abstract: 本发明属于运维领域,公开了一种云平台计算节点异常自动处置系统,包括采集模块:采集智能运维的数据;访问异常发现模块:判断是否存在日志溢出,如果存在日志溢出则为异常状态;异常原因分析模块:判断异常的原因;消息报送模块:将异常状态对应的计算节点数据及异常的原因报送至运维人员;处置模块:对异常情况进行自动处置或者人工处置;服务状态验证模块:判断处置模块处置后的计算节点是否可以重启;总结模块:记录异常的原因及对应的处置方式。本发明能够对计算节点出现异常的各种原因进行分析,并且根据分析的异常原因采取不同的解决方案,从而实现对部分异常原因的自动处置,减少运维人员的工作量,提高异常处理的效率。
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公开(公告)号:CN110991906A
公开(公告)日:2020-04-10
申请号:CN201911238146.9
申请日:2019-12-06
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明涉及一种云系统信息安全风险评估方法。包括如下步骤:步骤1:根据云系统虚拟块进行模块划分,对每个模块进行资产、威胁和脆弱性识别,并获取资产的资产价值Qj,威胁的威胁值thi(t)、脆弱性的脆弱性值;步骤2:依据模块间的实际权限关系获取相邻模块i到j的风险传染系数Ci-j;步骤3:依次计算传染源对系统内每一个模块的总传染系数Cj;步骤4:计算出由传染源对整个系统造成的风险值,公式:本发明考虑到风险传播源对整个系统的传染情况,可以较准确地获取云系统信息安全风险评估结果。
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