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一种能够实现实时风险预测的电能质量监测系统
申请人信息
- 申请人:安徽科派自动化技术有限公司
- 申请人地址:230000 安徽省合肥市蜀山区蜀峰路558号融智科技园2幢604
- 发明人: 安徽科派自动化技术有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种能够实现实时风险预测的电能质量监测系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311728030.X |
| 申请日 | 2023/12/15 |
| 公告号 | CN117408537A |
| 公开日 | 2024/1/16 |
| IPC主分类号 | G06Q10/0637 |
| 权利人 | 安徽科派自动化技术有限公司 |
| 发明人 | 张晓; 王坤; 张爱琼 |
| 地址 | 安徽省合肥市蜀山区蜀峰路558号融智科技园2幢604 |
摘要文本
本发明公开了一种能够实现实时风险预测的电能质量监测系统，包括：采集端，配置多个采集点分布在电力系统中，形成对电力系统中数据的采集形成电能质量数据，采集端用于采集电力系统的采集点根据在电力系统中的位置组成立体空间节点，采集点设置图像采集以及数据采集两种采集方式，采集点包括两种采集节点：定时采集节点以及随机采集节点。本申请在电力系统中建立多点数据采集模型，针对影响电能质量因素的电能质量数据进行采集，并生成采集点之间的变化幅度，根据变化幅度的形态来对电能质量数据进行风险预测预处理。
专利主权项内容
1.一种能够实现实时风险预测的电能质量监测系统，其特征在于，包括：采集端，配置多个采集点分布在电力系统中，形成对电力系统中数据的采集形成电能质量数据/>，采集端用于采集电力系统的采集点/>根据在电力系统中的位置组成立体空间节点/>，采集点/>设置图像采集以及数据采集两种采集方式，采集点/>包括两种采集节点：定时采集节点以及随机采集节点；预处理系统，通过采集节点之间的电能质量数据生成电能质量的变化幅度/>，变化幅度/>为波动曲线，并配置深度学习模型/>对出现风险的电能质量数据/>的异常曲线/>进行深度学习，深度学习模型/>提取变化幅度/>中的波动特征，对波动特征进行分析，筛选与异常曲线/>相符的变化幅度/>，获取电能质量数据/>异常状态/>；风险预测模型，根据深度学习模型/>分析出存在异常状态/>的波动特征进行风险预测侧重点的分析，并依据风险预测侧重点对存在异常状态/>的电能质量数据/>进行风险预测。