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一種云邊協(xié)同的智能電網(wǎng)故障處理方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)與流程

文檔序號:40522570發(fā)布日期:2024-12-31 13:32閱讀:來源:國知局

技術(shù)特征:

1.一種云邊協(xié)同的智能電網(wǎng)故障處理方法,其特征在于:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的云邊協(xié)同的智能電網(wǎng)故障處理方法,其特征在于,在所述獲取電網(wǎng)故障數(shù)據(jù)之前,還包括:對電網(wǎng)參數(shù)進(jìn)行清洗,具體包括對缺失值和異常值進(jìn)行處理,對缺失值進(jìn)行標(biāo)記,對異常值進(jìn)行提示,其中,所述異常值包括非故障時段數(shù)據(jù)值出現(xiàn)零值或數(shù)據(jù)明顯大于線路承載上限值。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的云邊協(xié)同的智能電網(wǎng)故障處理方法,其特征在于,在所述獲取電網(wǎng)故障數(shù)據(jù)之前,還包括:對電網(wǎng)參數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,可以將所述頻率轉(zhuǎn)換為均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布,和,對電網(wǎng)參數(shù)進(jìn)行歸一化處理,將電壓、電流、功率縮放到[0,1]。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的云邊協(xié)同的智能電網(wǎng)故障處理方法,其特征在于,在所述獲取電網(wǎng)故障數(shù)據(jù)之前,還包括:將電網(wǎng)參數(shù)時間序列分割成多個重疊或不重疊的時間段,并對線路阻抗、諧波成分參數(shù)進(jìn)行時間序列填充。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的云邊協(xié)同的智能電網(wǎng)故障處理方法,其特征在于,所述對線路阻抗、諧波成分參數(shù)進(jìn)行時間序列填充具體包括:檢測在時間序列上相鄰的兩個非零值之間的空白值,對所述空白值進(jìn)行插值處理,使兩個非零值之間的數(shù)據(jù)點一起形成共線點,所述空白值被修改為在時間序列上與所述共線點對應(yīng)的數(shù)據(jù)值。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的云邊協(xié)同的智能電網(wǎng)故障處理方法,其特征在于,所述遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(rnn)還包括:設(shè)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(rnn)輸出為一個向量z=[z1,z2,…,zc],其中c為類別數(shù);

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的云邊協(xié)同的智能電網(wǎng)故障處理方法,其特征在于,確定所述電網(wǎng)故障類型的風(fēng)險閾值k,將所述遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(rnn)輸出電網(wǎng)故障類型的發(fā)生概率大于k對應(yīng)的電網(wǎng)參數(shù)所在的線路標(biāo)記為待測試線路;

8.一種云邊協(xié)同的智能電網(wǎng)故障處理裝置,其特征在于,包括:

9.一種計算機(jī)設(shè)備,其特征在于,包括:存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機(jī)程序,其特征在于,所述處理器執(zhí)行所述計算機(jī)程序時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項所述的云邊協(xié)同的智能電網(wǎng)故障處理方法。

10.一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì),其上存儲有計算機(jī)程序,其特征在于,該程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項所述的云邊協(xié)同的智能電網(wǎng)故障處理方法。


技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種云邊協(xié)同的智能電網(wǎng)故障處理方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì),屬于電網(wǎng)故障分析技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:讀取歷史數(shù)據(jù)并獲取電網(wǎng)故障數(shù)據(jù),獲取電網(wǎng)參數(shù),所述電網(wǎng)參數(shù)包括在所述故障時間之前,由多個時間點電網(wǎng)參數(shù)構(gòu)成的參數(shù)時間序列,建立分析模塊,依據(jù)所述電網(wǎng)故障數(shù)據(jù)及所述電網(wǎng)參數(shù)建立遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),其中,所述遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的輸入為所述參數(shù)時間序列,所述遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出為所述故障類型的發(fā)生概率及不同所述故障等級的發(fā)生概率,基于RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電網(wǎng)故障分析方案,能夠顯著提升故障檢測的效率和準(zhǔn)確性,為電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行提供有力支持。

技術(shù)研發(fā)人員:萬義,馬力,侯珊,趙業(yè)強(qiáng),胡勇,杜愛華,劉清宇,劉長虹,李偉,咼華麗,張威,毛貽智,楊陳,張程,李勇,張超
受保護(hù)的技術(shù)使用者:湖北荊力電力集團(tuán)有限公司
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2024/12/30
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