元の名称記録: 广西电网有限责任公司

本发明公开了台风灾害场景下杆塔全生命周期多目标优化决策系统，涉及输电杆塔防灾减灾技术领域，包括，多源数据采集、分析构建、演算风险评估、多目标优化决策及区块链协调模块，利用卫星、无人机与传感器采集信息，经联邦学习与生成对抗网络实现补全与标准化；通过数据驱动与机理模型双通道融合生成故障概率结果；在风险评估阶段结合蒙特卡罗与贝叶斯推断动态更新风险，输出生存率热力图与倒塌概率分布；在优化决策阶段采用改进NSGA‑III算法，生成加固方案、抢修路径与恢复时序；区块链协调模块通过分布式账本与知识图谱推理实现可信联动，并结合多级预警和边缘计算实现秒级响应。实现数据融合、风险评估与应急协同的闭环管理。

本发明涉及能源处理领域，公开了一种基于时序分析的电力能源异常诊断辨识与修正方法；包括：对采集的电力能源时序数据进行归一化处理，并通过滑动窗口构造训练样本；其次利用多尺度时间卷积神经网络提取短期扰动与长期趋势特征，计算预测残差形成异常评分；再结合聚类机制对异常进行分型识别，将其划分为突变型、漂移型与周期错位型等类别；随后根据不同类型生成对应修正策略，突变型异常采用趋势外推，周期错位型异常采用周期对齐，漂移型异常采用低秩矩阵补全，以保证数据的连续性与整体结构一致性；最后通过反馈机制将修正结果纳入在线模型更新，实现自适应优化。

本发明公开了一种网络数据安全与隐私保护方法及装置，包括：实时获取网络行为数据特征计算行为熵值，基于行为熵值判断是否触发隐私保护，若触发继续下一步骤；基于行为熵值结合LSTM模型生成不同特征的动态隐私预算；通过动态隐私预算生成特征敏感度分级；基于特征敏感度分级对相应特征的梯度的网络行为进行掩码处理；主要技术方案和效果：1、本发明通过动态隐私量化引擎，实时计算网络行为熵值并利用LSTM模型预测风险，从而生成动态变化的隐私预算。这使得隐私保护强度能够根据实时威胁态势进行自适应调整，彻底打破了现有差分隐私技术中固定预算的僵化模式。

本发明涉及碳排放领域，公开了一种基于碳效码的企业碳绩效综合评估方法；包括：采集企业生产排放、碳资产交易、治理组织架构、碳中和计划及信息披露等多维度碳治理行为数据；其次基于字段映射和分层编码构建碳效码结构模型，生成唯一标识并支持溯源，并调用区块链技术完成数据哈希加密与时间戳签名存证，实现数据不可篡改与可追溯。进一步建立覆盖碳排放强度、碳资产管理、治理体系、信息披露和绿色投入的多维指标体系，采用层次分析法计算权重并进行一致性检验，结合归一化与TOPSIS算法计算综合贴近度得分，并依据阈值输出碳绩效等级结果。通过引入时间序列分析与滑动平均公式，实现碳绩效的动态监测与趋势预警。

本发明公开了一种基于漏洞扫描的安全监测管理方法及系统，涉及安全监测技术领域，解决了漏洞信息和风险评估结果无法与资产信息有效整合，运维人员难以全面了解资产的安全状况的问题。本发明通过实时采集电网资产的状态信息，能够及时发现设备的上下线、新增或权属变更等情况，并将这些动态变化实时更新到资产画像中，确保资产信息的实时性和准确性。而且，本发明将漏洞扫描结果和风险评估结果与电网资产信息紧密结合，生成包含漏洞描述、严重性等级和风险值的资产画像，使运维人员能够全面了解每个资产的安全状况。不仅提高了运维人员对电网资产安全状态的掌控能力，还能够帮助他们快速识别和优先处理高风险资产，有效提升电网系统的整体安全性。

本发明公开了一种配电网光伏承载容量优化方法、系统、设备及介质，方法包括：根据光伏出力数据与负荷数据进行聚类分析，提取典型场景集；基于配电网系统的基础数据和典型场景集，构建分布式光伏的选址与容量配置模型；构建暂态条件下同步发电机与光伏发电机的动态响应模型，求解动态响应模型获取关键暂态安全性指标；基于关键暂态安全性指标，通过交替执行静态规划求解与动态仿真验证，迭代求解获取分布式光伏的最优选址与容量配置方案。本发明通过条件风险价值指标控制光伏随机性带来的极端风险，结合暂态安全约束保障系统动态稳定，获取满足稳态、暂态双重安全的光伏最优选址与容量方案，既提升配电网光伏承载能力，又保障系统安全运行。

本发明涉及电力设备远程监测与信息安全技术领域，尤其涉及一种水电站数据压缩加密一体化方法、系统、设备及介质，获取水电站设备运行相关的多类原始数据，并对获取的数据进行初步处理操作；对初步处理后的数据进行格式转换和特征提取，得到中间处理结果；对中间处理结果执行压缩处理，生成压缩数据；对压缩数据进行加密处理，得到用于通信的加密数据输出；根据通信状态和设备运行条件，协调压缩与加密流程的执行方式，并控制处理策略的调度逻辑，提升水电站监测终端在低功耗约束下的数据处理能力、传输效率与系统可靠性。

本发明涉及电力通信监测技术领域，尤其涉及一种水电通信链路质量智能检测方法、系统、设备及介质，基于通信特征建模，获取水电站通信链路的运行数据，构建设备拓扑结构与动态链路状态的联合输入，并提取原始数据进行标准化处理；采用轻量化检测模型与马氏距离异常判定机制，对链路状态进行快速智能评分与健康评估；在异常情况下，根据数据优先级实施差异化压缩与多级本地缓存，并触发本地检测流程与回传控制策略，实现链路断连期间的持续状态感知与通信恢复后的数据补传与完整性校验，提升水电站复杂场景下的通信稳定性与数据连续性保障能力。

本发明涉及智能客服技术领域，本发明公开了一种用于智能客服对话流畅性的异常检测方法、系统、设备及介质，包括，获取智能客服系统中的对话数据，进行预处理并构建对话流畅性指标数据集，划分为训练集与测试集；构建并训练Beta‑VAE模型，对训练集中的正常样本进行潜在特征解耦与重构；构建并训练GAN模型，以Beta‑VAE作为生成器，判别器对生成样本与真实样本进行判别，通过对抗训练提升生成质量；使用贝叶斯优化方法自动优化重构误差阈值，并在测试集上根据阈值进行异常检测，重构误差大于阈值则判定为异常。本方法自适应地学习智能客服对话流畅性指标的潜在分布和异常阈值，显著提升了异常检测的自动化水平和适应性。

本发明公开了一种面向地下土壤环境的声波神经辐射场探测方法、系统、设备及介质，涉及土壤环境监测技术领域，其具体步骤为：在地表部署声学发射与接收节点阵列，向地下土壤层发射声波信号，并接收回波数据，通过神经网络算法构建双分支神经网络反演模型，输出不同类型的声学特征，建立回波信号预测模型，输出预测回波信号，构建损失函数对回波信号预测模型进行训练，得到训练后的回波信号预测模型，输入坐标点，输出坐标点对应的土壤参数的定量估计，生成三维参数分布图谱。本发明可以实现对地下土壤物理化学参数的三维定量反演，解决了传统声学反演方法的不适定性与多解性问题，可广泛应用于接地网腐蚀监测、地质灾害预警等工程领域。

本发明公开了基于全渠道优化的虚拟坐席交互方法、系统、设备及介质，属于电力系统储能设备技术领域，包括获取所有渠道数据，解析客户的多个交互渠道，通过第一模型预测客户行为方式。根据预测的所述客户行为方式，结合预设规则集和实时渠道负载数据，选择最优交互渠道；基于所述最优交互渠道，对所有的渠道负载数据进行整合，生成与最优交互渠道对应的响应方式；对所有的渠道负载数据实时监测，设定阈值判断规则，并根据判断结果输出当前负载最低的渠道为最优交互渠道。本发明通过自然语言处理和历史数据预测客户意图，提升意图识别准确性，减少误判率；并且动态选择最优交互渠道，缩短响应时间，提高服务效率。

本发明实施例公开了一种电力配置方法、装置及存储介质和终端设备，应用于电力系统中的配电技术领域。获取配电场景数据并加载凸神经网络模型，基于配电场景数据构建目标函数及构建电力配置的约束条件，包括配电场景中电力资源的物理运行约束及凸神经网络模型的输出范围约束，进而计算配电设备的最优配电参数值以进行电力配置。这样将电力配置中最复杂的非凸安全约束，转化为一个由数据驱动的、输入凸的神经网络模型所表示的凸约束，这一转换使得原本难以求解的非凸优化问题，变成了可高效求解的凸优化问题，从而在保证计算效率的前提下，同时兼顾了调度的经济性、安全性和全局最优性。

本发明公开了一种基于下行通信状态感知的异常诊断方法，涉及电能计量系统领域，包括采集主站及集中器下发至计量设备的下行报文数据，并对报文数据中的档案参数字段进行结构化解析，获得下行特征序列；将下行特征序列输入至包含电力规则的关联时空网络，构建包含字段关联特性与时间演化特征的统一表达式结构；由所述关联时空网络对字段行为模式进行建模分析，并输出诊断结果及其置信度评分。本发明通过采集主站或集中器下发给计量设备的下行报文数据，采用结构化解析和字段语义建模，结合时间演化趋势建模，构建关联时空网络，实现对通信过程中的档案同步类、字段跳变类、篡改可疑类等多种异常类型的识别与分类，大幅提升诊断的准确性与全面性。

本发明公开了一种电力系统网络威胁数据分布式动态采集方法、系统、设备及介质，属于新型电力系统网络技术领域，包括对每个网关和边缘节点的威胁数据进行异常检测、云端匹配对应的异常检测器容器生成并存储不同类型设备的资源；确定网关资源状态，做出卸载检测任务或从其他网关接管检测任务的决定；当边缘节点确定接管检测任务后，利用数据存储算法进行数据协同存储；当边缘节点任务量达到极限时，采取低延时计算任务卸载和资源分配策略，确保威胁网络数据进行采集。本发明构建了一个高效、实时、安全的边缘智能采集系统，实现了在资源受限环境下威胁数据处理的低延迟、高精度、强隐私保护和系统负载均衡。

本发明公开了一种基于RISC‑V架构的智能电网电源控制器的通信协议解析方法及系统，所述方法包括通过JTAG接口模块接收来自上位机的通信报文；RISC‑V主处理器软核对通信报文进行解析，提取报文中待更新电源控制算法的字节码，并将解析后的字节码写入eBPF uC运行时微核；利用eBPF uC运行时微核对字节码进行安全规则校验；若校验结果通过，则eBPF uC运行时微核动态加载并执行字节码，对电源控制算法的运行时热更新；eBPF uC运行时微核将执行产生的控制参数通过通信接口模块写入电源控制器进行电源控制算法更新。本发明通过采用RISC‑V架构的开源特性降低定制门槛，提升电源控制器适配灵活性。

本发明公开了一种基于集成异构图图间注意力的多模态数据聚类方法及系统，属于数据处理技术领域，包括：获取多模态数据，对多模态数据进行特征提取，得到D维节点特征表示；将D维节点特征表示投影至联合学习空间，生成相似性图，并生成可用性图；构建各模态对应的集成异构图；对集成异构图进行图内注意力计算，并基于各模态图中节点的邻域聚合结果进行图间注意力计算，结合图内注意力结果与图间注意力结果，得到多模态联合节点表示；计算原始分布与目标分布，得到聚类损失；建立基础聚类模型，重建损失与聚类损失，并通过自监督学习优化模型，输出用户画像与用户意图的聚类结果。本发明提升了智能客服系统的语义理解能力与服务精准。

本发明公开了一种知识图谱实体对齐方法、系统、设备及介质，包括：使用特定的大语言模型为实体生成实体标签，并以标签池进行约束；同时利用大语言模型生成涵盖目标实体及其邻域关系的描述性文本，并计算两异构知识图谱间描述性文本的语义相似度；将实体标签对齐分数、描述性文本语义相似度和目标实体对邻域实体对对齐结果分数相结合，计算目标实体对的最终对齐得分，并根据预设阈值判定是否对齐，并输出对齐结果。本发明充分利用大语言模型的语义理解能力，结合标签约束与上下文描述，显著提升了异构知识图谱在低资源、命名异构等复杂场景下的实体对齐效果，可有效支持知识图谱的自动补全与融合。

本发明公开了一种基于北斗GNSS的智能电能表时钟授时方法及系统，涉及电能计量设备时间同步技术领域，包括接收包含时间戳和定位状态的广播报文并解析为标准时间；读取电能表当前时间并比对卫星时间判断是否满足同步条件；通过串行通信向电能表下发校时命令以完成本地时钟校准。本发明所述方法采用电能表端直接接收北斗GNSS卫星时间信号，并基于协议判断误差后自主进行授时处理，完全规避了中间节点的不确定性因素，实现了终端自治、高精度、低延迟的时钟同步控制。

本发明公开了一种电力智能服务虚拟数字人的动态肢体交互方法及系统，涉及虚拟数字人智能交互与电力服务系统融合技术领域，包括采集客户多源信息，结合肢体行为动作，提取交互意图与客户状态标签；解析语义标签与状态标签，依据业务规则判断操作逻辑，生成候选肢体动作序列；根据客户交互反馈数据，迭代调整动作输出参数，生成并执行与语义对应的数字人动作。本发明所述方法通过多源数据融合提取客户意图和状态标签，结合电力业务逻辑生成候选动作序列，并基于强化学习策略网络迭代优化动作输出，最终实现与客户语义和状态高度契合的动态肢体交互，弥补了现有技术在感知、决策与适应性方面的不足，提升了智能服务的精细化与人性化水平。

本发明涉及自然语言处理技术领域，公开了一种基于强化学习的智能客服优化方法及系统，包括：获取用户与智能客服的当前对话和用户体验，评估当前对话的问题困难度，并通过当前对话的问题困难度与预设的困难度阈值，将当前对话划分为简单问题和困难问题，基于用户体验构建奖励机制；针对简单问题，利用智能客服自主决策处理生成服务轨迹，根据服务轨迹和奖励机制，采用强化学习策略对决策模型进行更新；利用人工客服处理困难问题并将人工客服的决策过程记录为专家演示轨迹，根据专家演示轨迹和奖励机制，采用模仿学习与强化学习相结合的混合策略对决策模型进行更新。通过将人工客服干预的解决方案作为演示轨迹，使智能客服进行模仿学习。