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公开(公告)号：CN118568084B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411000631.3
申请日：2024-07-25
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC: G06F16/215 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于语义的电力数据质量检测方法及系统，涉及数据处理技术领域，该方法包括：获取原始电力数据库；调用NLP技术对原始电力数据库中各个电力故障事件进行关键词提取，输出多个事件关键要素；确定多个事件关键要素的语义顺序，生成多个语义元分支；建立电力数据分支结构；对电力数据分支结构进行监测，输出多个语义元分支中单个语义元分支的数据缺失率和多个语义元分支之间的数据等量性；进行数据质量检测，输出数据质量检测结果。本发明解决了现有技术中进行电力数据质量检测时由于对文本的理解程度不够，导致检测结果可靠性低的技术问题，达到了深入挖掘电力故障事件中各个事件关键要素的语义关系，提高检测准确性的技术效果。
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公开(公告)号：CN118568084A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411000631.3
申请日：2024-07-25
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC: G06F16/215 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于语义的电力数据质量检测方法及系统，涉及数据处理技术领域，该方法包括：获取原始电力数据库；调用NLP技术对原始电力数据库中各个电力故障事件进行关键词提取，输出多个事件关键要素；确定多个事件关键要素的语义顺序，生成多个语义元分支；建立电力数据分支结构；对电力数据分支结构进行监测，输出多个语义元分支中单个语义元分支的数据缺失率和多个语义元分支之间的数据等量性；进行数据质量检测，输出数据质量检测结果。本发明解决了现有技术中进行电力数据质量检测时由于对文本的理解程度不够，导致检测结果可靠性低的技术问题，达到了深入挖掘电力故障事件中各个事件关键要素的语义关系，提高检测准确性的技术效果。
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公开(公告)号：CN118709761B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202410829537.2
申请日：2024-06-25
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06N5/022 , G06N5/04 , G06N5/045 , G06N5/01 , G06F18/241 , G06F18/243
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型的电力标签知识分类方法及系统，涉及数据处理领域。所述方法包括：收集电力源端数据，确定有效源端数据；确定层次标签图谱，监督训练开源大模型；引入无标签标准语义库确定初始化分类模型；读取下游任务特征，进行有监督调整，确定分类大模型；接收预分类任务，进行分类决策，确定分类结果；若所述预分类任务的分类结果为空置，接收新增缺陷类型，执行类增量学习。采用本方法解决了现有技术中电力知识标签由于具有高度专业性，导致标签类别数据稀少，可解释性差的技术问题，实现了引入领域知识来增强模型的可解释性，达到对标准知识的标签分类，并用于预测和推断新的样本数据的技术效果。
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公开(公告)号：CN117411656A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202310317546.9
申请日：2023-03-27
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网北京市电力公司 , 国网新疆电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种聚合可信认证方法、系统及存储介质，通过向设备网络中的目标设备发起认证请求，接收目标设备基于认证请求生成的聚合认证报告，然后根据聚合认证报告中目标设备第0层的显式证书、第1层到第n层的加密值以及预设的目标设备第1层到第n层的身份标识基准值，重构目标设备第n层的公钥，基于重构的公钥对聚合签名值进行聚合验证，根据聚合验证结果判断设备网络是否可信。本发明实施例对满足可信计算规范的目标设备进行适配，基于目标设备每一层的加密值和身份标识基准值形成的隐式证书，对目标设备进行聚合认证，减小了设备网络的认证开销。
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公开(公告)号：CN115936698A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211026721.0
申请日：2022-08-25
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网北京市电力公司
IPC: G06Q20/38 , G06Q20/40 , G06F16/182 , G06F16/22 , G06F16/27
Abstract: 本发明实施例涉及一种联合分布式可信基准值管理方法及系统，包括：获取可信基准值文件，其中，可信基准值文件是目标固件在更新时生成的，可信基准值文件至少携带有文件标识以及固件标识；获取基准值文件在进行分布式存储时得到的存储索引信息；将文件标识以及存储索引信息关联存储至联合分布式可信系统，生成固件基准值文件对应的关键存储信息，其中，关键存储信息包括交易信息；基于关键存储信息构建非平衡哈希区块树，非平衡哈希区块树用于联合分布式可信系统的任意一个交易信息进行验证，由此，可以快速验证所获取的基准值文件索引值的正确性，进而保证基准值的正确性，降低单一厂商集中式管理私钥泄漏所导致的安全风险。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118733706B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202410838596.6
申请日：2024-06-26
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/334 , G06F16/3331 , G06F16/332 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及机器学习技术领域，提供基于检索增强的电力标准问答模型训练方法及系统。所述方法包括：基于大数据采集电力领域数据，构建电力标准文档；构建问答数据库；训练检索模型；训练答复模型；联合优化检索与答复模型，生成联合优化结果；构建初始问答模型，回溯训练并输出电力标准问答模型。本申请解决了现有电力标准问答模型采用基于规则或模板的方法，导致缺乏灵活性和泛化能力，难以应对电力标准文档的复杂性和多样性，进而在理解和解析文档时容易出现偏差或误解，使得回答不准确的技术问题，实现了基于输入文本的语义相似度，利用的问答模型，对电力标准知识的精准高效匹配，提高电力标准问答模型的准确性、专业性和可靠性的效果。
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公开(公告)号：CN119106664A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411108350.X
申请日：2024-08-13
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司
IPC: G06F40/16 , G06F40/30 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本发明属于人工智能领域，公开了一种语义大模型增量预训练方法及相关装置，包括：获取专业领域增量训练样本、语义大模型和语义大模型预训练样本；将语义大模型作为生成器和判别器构建对抗生成网络，并基于专业领域增量训练样本和语义大模型预训练样本训练对抗生成网络；获取训练后的对抗生成网络中的生成器，得到专业领域增量预训练大模型。可有效避免语义大模型在拟合专业领域增量训练样本时发生灾难性遗忘的风险，也有效避免了模型崩溃问题。可以在专业领域的数据基础上使用较小的算力、样本和时间成本完成增量训练，可借助语义大模型本身的理解能力，更好地学习和适应专业领域的专业术语、知识结构和业务逻辑，提高在专业领域的应用效果。
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公开(公告)号：CN119067233A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411034052.0
申请日：2024-07-30
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司
IPC: G06N20/00 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06F16/35
Abstract: 本发明属于机器学习技术领域，公开了一种专业领域文本大模型的多阶段预训练方法及相关装置；其中，所述多阶段预训练方法包括：基于获取的全量数据，采用混合随机采样的方式对待预训练的文本大模型进行预设轮次的训练，获得一次训练后的文本大模型；对全量数据进行分批次采样，并计算获得各批次采样数据对应的交叉熵损失，基于各批次采样数据对应的交叉熵损失对全量数据进行难度分类，获得各个预设难度等级的预训练数据集；基于各个预设难度等级的预训练数据集，对一次训练后的文本大模型进行由易到难的分阶段预训练，获得多阶段预训练后的专业领域文本大模型。本发明技术方案训练获得的文本大模型具有更好的测试结果以及更好的模型鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118709761A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410829537.2
申请日：2024-06-25
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06N5/022 , G06N5/04 , G06N5/045 , G06N5/01 , G06F18/241 , G06F18/243
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型的电力标签知识分类方法及系统，涉及数据处理领域。所述方法包括：收集电力源端数据，确定有效源端数据；确定层次标签图谱，监督训练开源大模型；引入无标签标准语义库确定初始化分类模型；读取下游任务特征，进行有监督调整，确定分类大模型；接收预分类任务，进行分类决策，确定分类结果；若所述预分类任务的分类结果为空置，接收新增缺陷类型，执行类增量学习。采用本方法解决了现有技术中电力知识标签由于具有高度专业性，导致标签类别数据稀少，可解释性差的技术问题，实现了引入领域知识来增强模型的可解释性，达到对标准知识的标签分类，并用于预测和推断新的样本数据的技术效果。
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公开(公告)号：CN118626594A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410829538.7
申请日：2024-06-25
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F18/214 , G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了电力标准知识的标签自动化标注方法、系统及存储介质，涉及自动化标注技术领域，包括：采集源电力标准知识数据集，进行预处理，获得标准电力知识数据集，进行文本扩充，生成电力标准知识文本描述数据集；获取文本关联筛选规则，对电力标准知识文本描述数据集进行筛选，得到电力标准知识文本扩充数据集；对前述数据集进行数据标注，获得电力标准知识文本标注数据集；对电力标准知识文本标注数据集进行修正，获得电力标准知识文本标注样本集，进行训练优化，获得电力标准知识标注模型进行电力标准知识标签自动化标注。本发明解决现有技术存在手动标注很难保证标注一致性和准确性的技术问题，达到提高自动化标注效率和质量的技术效果。
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