基于深度学习的配电网故障风险预警方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202110046960.1
IPC分类号：G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-01-14
申请人：
国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司

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专利名称	基于深度学习的配电网故障风险预警方法及系统
申请号	CN202110046960.1	申请日期	2021-01-14
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-05-04	公开/公告号	CN112749904A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/06 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q10/00 行政；管理〔8，2012.01〕 G06Q10/06 资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;1;0;/;0;6;;;G;0;6;Q;5;0;/;0;6;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司	申请人地址	湖南省长沙市雨花区韶山北路388号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	国网湖南省电力有限公司,国网湖南省电力有限公司电力科学研究院,国家电网有限公司	当前权利人	国网湖南省电力有限公司,国网湖南省电力有限公司电力科学研究院,国家电网有限公司
发明人	唐海国;张帝;任磊;朱吉然;邓威;游金梁;康童;周可慧;彭涛;齐飞;周恒逸;赵邈;张聪;李佳勇;张志丹;李红青
代理机构	长沙朕扬知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	邓宇

摘要

本发明涉及电网故障预警技术领域，公开一种基于深度学习的配电网故障风险预警方法及系统，以提高故障预警的准确性。方法包括：筛选与配电网故障有关的初始特征信息并进行预处理；计算各初始特征的权重并剔除出低于权重阈值的初始特征得到目标特征信息；基于目标特征信息将电网数据与气象数据关联映射，构建数据集并生成相应的标签；以目标特征信息作为深度神经网络的输入，根据相应的标签进行深度神经网络的训练和验证；以基于历史数据对气象因素进行预测的LSTM网络得出目标特征信息中的气象因素，并将LSTM网络与深度神经网络级联得到基于深度神经网络的故障预警模型，然后根据基于深度神经网络的故障预警模型进行预警，得到预警结论。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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