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一种电力光通信系统多工况状态监测及分析方法

申请号: CN202311345175.1
申请人: 国网吉林省电力有限公司; 国网吉林省电力有限公司信息通信公司; 长春理工大学
申请日期: 2023/10/17

摘要文本

本发明公开了一种电力光通信系统多工况状态监测及分析方法,应用于光纤线路与光传输网状态监测技术领域,包括:对历史多工况信息进行相位解调,计算光纤长度轴上每个采样点表示位置在连续时间内的信号强度信息,得到光纤线路上的异常状态信号值;将光纤线路上的异常状态信号值以及光通信传输网络上的异常状态信号值进行归一化处理后输入包含三个GRBM层的高斯深度信念网络模型,并通过对比散度算法对GRBM层进行依次训练,提取异常状态特征,建立DD神经网络模型;采用交叉熵损失函数计算模型损失值,并通过SGD算法与Adam算法组合的方式优化DD神经网络节点中的权重。本发明实现了对电力光通信系统中光纤线路异常状态的精准判断。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种电力光通信系统多工况状态监测及分析方法
专利类型 发明申请
申请号 CN202311345175.1
申请日 2023/10/17
公告号 CN117353811A
公开日 2024/1/5
IPC主分类号 H04B10/079
权利人 国网吉林省电力有限公司; 国网吉林省电力有限公司信息通信公司; 长春理工大学
发明人 窦增; 杨诚; 陈聪; 于洋; 丛犁; 黄成斌; 曲畅; 于皓宇; 张强
地址 吉林省长春市南关区人民大街10388号; 吉林省长春市人民大街4629号; 吉林省长春市朝阳区卫星路7186号

专利主权项内容

1.一种电力光通信系统多工况状态监测及分析方法,其特征在于,包括:步骤(1):获取电力光通信系统的历史多工况信息,进行相位解调,计算光纤长度轴上每个采样点表示位置在连续时间内的信号强度信息,并结合所述电力光通信系统运行区域的气象数据,得到光纤线路上的异常状态信号值;步骤(2):将所述光纤线路上的异常状态信号值以及光通信传输网络上的异常状态信号值进行归一化处理后输入包含三个GRBM叠加层的高斯深度信念网络模型,并通过对比散度算法对GRBM层进行依次训练,提取电力光通信系统的异常状态特征,建立电力光通信系统异常状态识别的DD神经网络模型;步骤(3):采用交叉熵损失函数计算所述DD神经网络模型的损失值,并通过SGD算法与Adam算法组合的方式优化DD神经网络节点中的权重;步骤(4):输入待测集至优化后的所述DD神经网络模型,得到电力光通信系统异常状态监测结果。