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公开(公告)号：CN119228171B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411738881.7
申请日：2024-11-29
Applicant: 湘江实验室
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0635 , G06Q10/10 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及供应链风险分析技术领域，具体涉及基于大模型的供应链风险管理与决策系统，包括：多层供应链数据采集模块：从多层供应链节点采集供应链运行数据；多层供应链结构模型构建模块：通过收集的各供应链节点的运行数据，构建供应链节点之间的多层供应链结构模型，自动识别各供应链节点中的隐性风险；供应链风险传播路径分析模块：识别出隐性风险后，分析隐性风险在各供应链节点中的隐性风险传播路径，分析风险在供应链不同节点之间的传递机制；决策支持模块：支持企业调整供应链策略以降低风险。本发明，使企业可以从全局角度掌握供应链中风险的传导规律，优先处理关键路径和节点的隐性风险，显著提升供应链的预警水平和抗风险能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118916804B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411407664.X
申请日：2024-10-10
Applicant: 湘江实验室
IPC: G06F18/2431 , G06F40/295 , G06N5/025 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06V10/44 , G06V10/54 , G10L25/24 , G06F18/21 , G06F18/2131 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了基于大模型的主变压器缺陷风险辨识方法，具体涉及大模型技术领域，包括收集主变压器的多模态数据并对多模态数据进行预处理，构建主变压器的知识图谱并运用机器学习方法对主变压器的运行状态和缺陷风险进行推断，根据预处理后的多模态数据和知识图谱构建多模态大模型，引入多任务学习框架对多模态大模型的缺陷识别与分类进行训练，基于知识图谱和多模态大模型的输出，根据主变压器风险状态的评估指标建立模糊评价矩阵，结合熵权模糊方法对主变压器的风险状态进行评估，根据主变压器风险状态的评估结果进行风险分析，根据风险分析向维护人员提供决策支持，有效提高了缺陷风险辨别的精度，避免了模型与知识图谱不匹配的问题。
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公开(公告)号：CN118916804A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411407664.X
申请日：2024-10-10
Applicant: 湘江实验室
IPC: G06F18/2431 , G06F40/295 , G06N5/025 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06V10/44 , G06V10/54 , G10L25/24 , G06F18/21 , G06F18/2131 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了基于大模型的主变压器缺陷风险辨识方法，具体涉及大模型技术领域，包括收集主变压器的多模态数据并对多模态数据进行预处理，构建主变压器的知识图谱并运用机器学习方法对主变压器的运行状态和缺陷风险进行推断，根据预处理后的多模态数据和知识图谱构建多模态大模型，引入多任务学习框架对多模态大模型的缺陷识别与分类进行训练，基于知识图谱和多模态大模型的输出，根据主变压器风险状态的评估指标建立模糊评价矩阵，结合熵权模糊方法对主变压器的风险状态进行评估，根据主变压器风险状态的评估结果进行风险分析，根据风险分析向维护人员提供决策支持，有效提高了缺陷风险辨别的精度，避免了模型与知识图谱不匹配的问题。
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公开(公告)号：CN119070741B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411505590.3
申请日：2024-10-28
Applicant: 湘江实验室
IPC: H02S50/00 , G06F18/2433 , G06Q50/06 , G06F18/21 , G06F18/23213 , G01D21/02
Abstract: 本发明涉及光伏电站故障诊断技术领域，具体涉及一种基于多模态大模型的光伏电站设备故障诊断方法，包括以下步骤：多模态数据采集与同步处理，形成综合多模态数据集；建立设备健康状态模型；通过将生成的综合健康状态向量与设备的健康状态基线进行对比，计算出二者之间的差异，当检测到当前设备的健康状态异常时，触发物理干预测试；所述振动激励还包括自适应频率调整，根据设备材料特性自动调整振动激励频率，避免与设备共振，并识别出故障类型。本发明，使得系统在不增加额外计算负担的情况下能够精准监测设备的健康状态，提高了设备故障识别的速度和准确性，尤其在光伏电站这种多设备、多参数运行的复杂场景下具备重要优势。
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公开(公告)号：CN119228171A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411738881.7
申请日：2024-11-29
Applicant: 湘江实验室
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0635 , G06Q10/10 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及供应链风险分析技术领域，具体涉及基于大模型的供应链风险管理与决策系统，包括：多层供应链数据采集模块：从多层供应链节点采集供应链运行数据；多层供应链结构模型构建模块：通过收集的各供应链节点的运行数据，构建供应链节点之间的多层供应链结构模型，自动识别各供应链节点中的隐性风险；供应链风险传播路径分析模块：识别出隐性风险后，分析隐性风险在各供应链节点中的隐性风险传播路径，分析风险在供应链不同节点之间的传递机制；决策支持模块：支持企业调整供应链策略以降低风险。本发明，使企业可以从全局角度掌握供应链中风险的传导规律，优先处理关键路径和节点的隐性风险，显著提升供应链的预警水平和抗风险能力。
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公开(公告)号：CN119070741A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411505590.3
申请日：2024-10-28
Applicant: 湘江实验室
IPC: H02S50/00 , G06F18/2433 , G06Q50/06 , G06F18/21 , G06F18/23213 , G01D21/02
Abstract: 本发明涉及光伏电站故障诊断技术领域，具体涉及一种基于多模态大模型的光伏电站设备故障诊断方法，包括以下步骤：多模态数据采集与同步处理，形成综合多模态数据集；建立设备健康状态模型；通过将生成的综合健康状态向量与设备的健康状态基线进行对比，计算出二者之间的差异，当检测到当前设备的健康状态异常时，触发物理干预测试；所述振动激励还包括自适应频率调整，根据设备材料特性自动调整振动激励频率，避免与设备共振，并识别出故障类型。本发明，使得系统在不增加额外计算负担的情况下能够精准监测设备的健康状态，提高了设备故障识别的速度和准确性，尤其在光伏电站这种多设备、多参数运行的复杂场景下具备重要优势。
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