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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115099338A(43)申请公布日2022.09.23(21)申请号202210722110.3(51)Int.Cl.(22)申请日2022.06.24G06K9/62(2022.01)G06F16/215(2019.01)(71)申请人国网浙江省电力有限公司电力科学G06F16/31(2019.01)研究院G06F40/279(2020.01)地址310014浙江省杭州市下城区朝晖八G06F40/284(2020.01)区华电弄1号G06F40/289(2020.01)申请人华北电力大学G06F16/35(2019.01)国网浙江省电力有限公司G06F40/109(2020.01)(72)发明人胡俊华蔺家骏李晨王渊G06F40/151(2020.01)丁敬许飞王雅雯王绍安G06N3/04(2006.01)陈孝信王劭鹤马国明G06N3/08(2006.01)G06Q50/06(2012.01)(74)专利代理机构浙江翔隆专利事务所(普通合伙)33206专利代理师许守金张建青权利要求书4页说明书12页附图4页(54)发明名称面向电网主设备多源异构质量信息融合处理方法及系统(57)摘要本发明公开了面向电网主设备多源异构质量信息融合处理方法及系统,属于电网主设备技术领域。本发明的面向电网主设备多源异构质量信息融合处理方法,构建数据抽取模型用于抽取多源异构数据中的实体、关系、属性、属性值,形成易于计算机处理的三元组形式;构建数据清洗模型用于筛选、剔除、修复错误数据;构建数据转换模型用于将格式不一致的多源异构数据转换成统一的目标数据格式,实现用户的无差别访问;构建数据融合模型,用于剔除、互补多源异构数据之间冗余、不足的信息,提高数据间的共享性;进而本发明可以有效减少数据冗余、提高数据质量和数据分析处理效率,增强电网主设备多源异构质量信息之间的共享性和可利用性。CN115099338ACN115099338A权利要求书1/4页1.面向电网主设备多源异构质量信息融合处理方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一,获取来自在线监测装置的结构化质量信息和非结构化质量信息;步骤二,对步骤一中的结构化质量信息和非结构化质量信息,分别进行数据清洗,得到结构化清洗数据和非结构化清洗数据;步骤三,利用预先构建的数据抽取模型对步骤二中的结构化清洗数据使用映射语言R2RML进行映射,得到三元组数据;利用数据抽取模型和三元组数据对步骤二中的非结构化清洗数据进行关系识别,得到关系识别数据;步骤四,根据预先构建的数据转换模型,对关系识别数据进行数据格式转换,得到交换字符串数据;步骤五,基于预先构建的数据融合模型,对交换字符串数据进行处理,得到质量事件识别结果。2.如权利要求1所述的面向电网主设备多源异构质量信息融合处理方法,其特征在于,所述步骤一中,结构化质量信息包括电压、电流、电能损耗、电能质量数据库;所述非结构化质量信息包括用户手机终端发送的故障报告、故障处置方案、标准导则。3.如权利要求1所述的面向电网主设备多源异构质量信息融合处理方法,其特征在于,所述三元组数据包括实体‑关系‑实体、实体‑属性‑属性值;利用数据抽取模型和三元组数据对步骤二中的非结构化清洗数据进行关系识别,得到关系识别数据,包括:利用数据抽取模型对非结构化清洗数据,做初始向量化处理,经过预训练模型BERT优化词向量,然后进入神经网络结构BiLSTM的语义编码层,前向神经网络LSTM学习前文信息,后向神经网络LSTM学习后文信息,神经网络LSTM通过遗忘门选择遗弃上一个细胞中需要遗忘的信息,接收上一时刻的输出和本时刻的输入;接着输入文本序列X和实体对E,利用句法依存分析法分析文本语法,提取文本中的关系词;将实体对E和关系词作为预训练模型的输入得到向量表示,再经过注意力机制Attention给每个词向量赋予权重,将所有向量进行加权求和得到特征向量,利用逻辑分类函数softmax对特征向量进行分类得到关系识别数据。4.如权利要求1所述的面向电网主设备多源异构质量信息融合处理方法,其特征在于,所述步骤二中,结构化清洗数据的方法如下:首先根据数据库的整体结构检查结构化质量信息是否缺失,识别是文字型缺失还是数字型缺失;若是文字型缺失,在缺失位置自动添加空白字符串;若是数值型缺失,在缺失位置自动添加0或者NaN值;设定当一行或者一列中空值大于或等于4时删除该行或该列;若存在数据重复问题,使用数据分析包Pandas里的去重函数drop_duplicates()删除重复数据。5.如权利要求1所述的面向电网主设备多源异构质量信息融合处理方法,其特征在于,非结构化清洗数据的方法如下:先将接收的非结构化质量信息进行规范化处理,利用自然语言处理包HanL