基于大模型和区块链的电力知识问答系统设计与实现

如今电力已成为我们日常生活中不可缺少的一部分。然而,人们对电力知识的了解还有待提高,电力知识推广的供给形式有待创新。在AI大模型赋能各行各业高速发展的大背景下,电力领域的大模型存在例如数量不足和用户隐私数据保护力度不够等诸多问题。本研究以智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的对话预训练模型ChatGLM3为基础,设计开发了一个具备回答电力专业知识能力的智慧问答系统。在客户端和服务端数据传输与存储的过程中,我们采用了区块链加解密算法对数据进行处理和包装,以提高数据安全性。首先,收集高质量数据集,结合ChatGPT等基于Transformer的大模型,增强ChatGLM3的泛化能力。其次,通过Lora微调和全参微调等方法优化模型,优化后模型准确率提升31.78%,模型幻觉率降低了33.5%。最后,我们在系统终端数据存储过程中采用加解密算法对用户数据进行加密,以确保用户数据的安全性。

基于Seq2seq实体关系联合抽取的电力知识图谱构建

提出了一种基于Seq2seq半指针半标注法的对输电规程文本实体关系进行联合抽取方法,构建了电力知识图谱。该方法首先使用指针网络解码提高实体抽取的准确性解决了关系抽取中实体边界模糊问题,共享编码层进行关系抽取解决了串联抽取方法误差积累的问题;然后采用查询匹配系数法,优化了三元组数据集的筛选与排序,提高了电力知识图谱的查全率和查准率。实验结果表明,在人工标注的电力领域关系数据库中测试集F1值达到0.837 6,在知识图谱查询测试实验中平均查准率和查全率达到了75%以上,验证了该方法在输电规程文本抽取的有效性,最后将抽取到的电力知识图谱以三元组形式存入图数据库Neo4j,实现数据查询可视化,为电网规程文本的准确查询提供了依据。

基于知识图谱的电力知识平台关键技术解析

论文在阐述知识图谱内涵和基本构成的基础上,就基于知识图谱的跨系统电网实物数据资产关系进行研究,分析基于知识图谱的电力知识平台设计理念、平台架构,并从知识抽取、知识收集、知识问答、知识地图几个方面具体分析基于知识图谱的电力知识平台实际应用,旨在能够借助这个平台更好地促进电力企业发展。

电力知识图谱在停电检修计划编排管理中的应用研究

电网是一个复杂的能源互联系统,每个设备的启停都会改变电网的运行方式,可能造成安全隐患。为保证电网的安全经济运行,需要定期根据电力设备的运行状况安排检修。论文对检修计划编排中存在的问题进行了研究,基于电网图数据库的知识图谱构建与推理引擎技术,提供了一种停电检修计划编排智能辅助方法,以提升电力调度人员检修计划编排的效率。

基于平台建设打造电力知识服务生态的探讨

文章将对于电力知识服务生态的内涵作出细致的剖析与研究,随后深入探讨平台建设在打造电力知识服务生态当中的作用,之后依照当前电力知识服务生态建设需求来提出相应的平台建设框架,以求助力行业发展。

基于协同过滤的电力信息运维知识个性化推荐模型

提出了基于协同过滤的电力信息运维知识个性化推荐模型.首先给出了电力信息运维知识个性化推荐模型的建立流程;其次引入隐式评分机制,将运维人员的学习行为转换为对电力信息运维知识的隐式评分;再次对传统协同过滤算法的不足进行改进;最后基于改进协同过滤算法构建个性化推荐模型,对电力信息运维知识进行推荐.实验结果表明,该个性化推荐模型能够有效提高推荐效果,具有实际意义.

对电力知识图谱在停电检修计划编排管理中的应用探究

电力系统的安全稳定运行是保障国家和人身财产安全的重要前提,而电力企业的停电检修计划则是确保电力供应的可靠、优质、及时的基础性工作。本文主要研究的是电力知识图谱在停电检修中的应用分析,该文着重讨论了电力行业的发展现状,并结合实际情况,从不同方面来介绍电力知识图谱如何在停电检修计划的编排中进行有效的应用。

面向电力虚拟社区的隐性知识收集方法

电力隐性知识广泛存在于电力虚拟社区的问答模式中,并且随着虚拟社区的扩张,其中的电力隐性知识数量正与日俱增。然而,由于虚拟社区中自由的问答交流方式,导致解决具体问题的电力隐性知识被淹没于大量的无用信息中,适用性好的隐性知识难以被相关电力从业人员快速获取,因此,过滤无效信息,收集电力虚拟社区中的隐性知识,对电力隐性知识的挖掘、检索以及共享有着重要的意义。为此提出了一种面向电力虚拟社区的隐性知识收集方法。该方法以向量空间模型为基础,根据电力虚拟社区中问答模式的特点,将其表示为四维向量形式,使隐性知识收集转化为文本向量二分类问题,并采用遗传支持向量机进行分类,从而完成电力隐性知识的收集。实验结果表明,提出的方法获得了较好的正确率。

融合神经网络与电力领域知识的智能客服对话系统研究

为了开发面向电力领域的智能客服对话系统,提出了融合神经网络和电力领域知识的方法。利用基于神经网络的自然语言理解技术从客户的话中提取有用信息;利用对话流配置框架和知识图谱将电力客服业务流程、客服数据库和标准问答对等电力领域知识融入对话系统,指导对话系统给出正确的回复。最后通过实现两个电力领域客服对话系统验证了方法的可行性。

基于用户特征的电费回收分析及策略——电力知识化转型工程实践

[目的/意义]随着知识管理相关理论的发展,各相关工业部门特别是完成了信息化的工业部门也面临着越来越紧迫的知识化转型。在知识化转型过程中除知识管理的相关理论外,也需要提炼出知识管理相关工具体系。[方法/过程]主要研究知识管理相关工具在电力行业市场营销领域中的应用,从电力业务人员日常接触的数据中萃取影响缴费用户的特征因素,并形成与用户缴费欠费习惯相关的关键知识,为业务人员未来工作进行指导。首先,从电力系统中采集甘肃省内近10万户的用电及缴费数据,并整理出由问卷调查获得的数据;其次,采用主成分分析及回归方法构造用户按时缴费模型;最后,根据模型分析获得促使用户按时缴费的因素,提出针对性的营销策略,以降低电费拖欠率并降低电费回收成本。[结果/结论]通过分析,找到用户履约能力、客户满意度及征缴频率等关键因素,较好地实现电力知识化转型。

浅谈电力企业知识产权管理规范要素

就目前全球化和经济时代背景下,在电力企业运营当中知识产权的管理在企业当中起着非常重大的重要位置。知识产权管理可以起到整合企业相关资源以及提高企业竞争力,并加以实现电力企业核心经济效益与社会效益相结合而达到最大化挖掘知识产权当中所蕴含的巨大商业价值,从而达成终极管理目标规范电力企业管理推动有效开发。

知识型电力客户关系管理研究

本文主要阐述了知识型电力客户关系管理的概念、内涵以及系统功能、架构，并分析了实现知识型电力客户管理系统所需的步骤。

基于多模型融合的电力运检命名实体识别

为有效解决构建电力运检知识图谱的关键步骤之一的电力运检命名实体识别问题,通过构建一种基于Stacking多模型融合的隐马尔可夫-条件随机场-双向长短期记忆网络(hidden Markov-conditional random fields-bi-directional long short-term,HCB)模型方法研究了电力运检命名实体识别问题。HCB模型分为两层,第一层使用隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)、条件随机场(conditional random fields,CRF)和双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)模型进行训练预测,再将预测结果输入第二层的CRF模型进行训练,经过双层模型训练预测得出最后的命名实体。结果表明:在电力运检命名实体识别问题上HCB模型的精确率、召回率及F1值等指标明显优于单模型以及其他的融合模型。可见HCB模型能有效解决电力运检命名实体识别问题。

基于多通道图神经网络的属性聚合式实体对齐

随着电力大数据时代的到来,电网企业在多年的技术监督工作中积累了大量的多模态数据。多模态数据的结构化存储和融合是电力系统有效组织和管理的关键。为融合构建大规模的电力缺陷多模态知识图谱,提出基于多通道图神经网络的多模态实体对齐方法,以有效融合多源电力异构数据。收集电力领域缺陷日志记录,构建电力缺陷多模态知识图谱实体对齐数据集(EKG),将文本、图像等多模态信息整合到知识图谱中,为实体对齐任务提供丰富的语义信息。多模态数据增加了实体和关系表示的难度,通过挖掘电力领域多模态知识图谱的特征信息,设计属性聚合式对齐方法,利用知识图谱中的多模态属性和结构信息从图像、文本、名称和结构4个维度学习节点表示,解决电力缺陷多模态知识图谱无法有效集成的问题。实验结果表明:所提方法在EKG上取得了最好的效果。

基于粗集的表情识别在电力学习中的应用

本文提出了一种基于粗集的自动表情识别系统(RAFERS),该系统首先对人脸表情进行预处理,然后依次进行特征提取、特征选择、训练情感分类模型,并将该系统实际应用于电力知识学习系统,对电力知识学习的用户进行人脸表情的自动识别,进而为用户提供个性化的服务。

典型电力检修技能提升和作业授权平台研究及应用

针对现有技术中电力设备检修数据繁多,电力作业标准知识库维护不便的问题,提出了新型的电力检修技术和作业授权平台。该平台支持虚拟现实技术(VR)接口,通过运用VR技术,提高电力作业管理水平。并设计出新型的电力作业标准知识库,构建出新型的知识库信息管理平台。试验表明,本研究的方法效率较高。

带电作业基础知识及电气工程的系统知识探讨

不管系统能否达到最优，只顾闷着头画图，肯定拿不出好的设计。作为一个电气工程师，应不断地完善和充实自己的知识结构，使之成为一个开放的系统。

带电作业基础知识及电气工程的系统知识探讨

不管系统能否达到最优，只顾闷着头画图，肯定拿不出好的设计。作为一个电气工程师，应不断地完善和充实自己的知识结构，使之成为一个开放的系统。

浅谈“电力拖动一体化教学”

电力拖动控制线路知识是电工类技校生毕业后从事职业必备的专业基础，在实际教学中由于理论知识抽象，学生学习兴趣低。本文作者根据多年教学实践经验，总蛄了一套理论知识与技能培训一体化的授课模式，通过采取“实践-理论-看录像-再实践”教学四部曲，充分调动学生学习积极性，对提高教学质量，解决当前教学难点有一定借鉴意义。