基于人工智能的输变电系统监管方法
摘要文本
本发明公开了基于人工智能的输变电系统监管方法，方法包括数据采集、数据预处理、特征提取、故障检测模型构建、攻击检测模型构建和系统故障与报警。本发明涉及智能电网技术领域，具体是指基于人工智能的输变电系统监管方法，本方案采用动态模态分解进行特征提取，减少了数据维度和复杂度，提高了数据质量，有助于更好地进行数据分析和处理；采用基于长短期神经网络的故障检测模型构建，能够连续地输入数据，定期进行模型更新，从而提高了输变电系统监管的实时性和准确性；采用基于轻量级梯度提升决策树的攻击检测模型构建，有效提高了输变电系统的安全性，减少了数据泄露的风险。 数据由马 克 团 队整理
申请人信息
- 申请人:济南泉晓电气设备有限公司; 浙江丰辉能源科技有限公司
- 申请人地址:250014 山东省济南市历下区旅游路21477号杰正岭寓广场2号楼102-1室
- 发明人: 济南泉晓电气设备有限公司; 浙江丰辉能源科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于人工智能的输变电系统监管方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311337058.0 |
| 申请日 | 2023/10/17 |
| 公告号 | CN117353455A |
| 公开日 | 2024/1/5 |
| IPC主分类号 | H02J13/00 |
| 权利人 | 济南泉晓电气设备有限公司; 浙江丰辉能源科技有限公司 |
| 发明人 | 马祥瑞; 马天资 |
| 地址 | 山东省济南市历下区旅游路21477号杰正岭寓广场2号楼102-1室; |
专利主权项内容
1.基于人工智能的输变电系统监管方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集，具体指获取输变电系统数据Tata；1步骤S2：数据预处理，具体为通过故障检测标签标注，得到故障检测标签As，通过对输变电系统数据Tata进行数据清洗，得到输变电系统清洗数据Tata，通过主成分分析，将输变电系统清洗数据Tata进行数据融合，得到主成分特征数据Mat；b1221步骤S3：特征提取，具体为对主成分特征数据Mat进行连续小波变换，计算得到频谱系数，采用动态模态分解，对频谱系数进行特征提取，得到最佳特征模态vd；1步骤S4：故障检测模型构建，具体为通过Sigmoid函数和双曲正切函数，构建长短期神经网络单元，依据所述长短期神经网络单元，通过最小化长短期神经网络损失函数L，优化神经网络参数ω，构建故障检测模型，得到故障检测模型Model；1步骤S5：攻击检测模型构建，具体为通过初始化弱学习器，计算得到训练样本负梯度，通过所述训练样本负梯度，进行拟合得到回归树，通过叶节点区域最佳拟合值，更新强学习器，经过K次训练，得到最优强学习器，将所述弱学习器和所述最优强学习器进行集成，得到攻击检测模型Model；12步骤S6：系统故障与报警。 马-克-数据