一种主机安全量化的融合计算方法技术

本发明专利技术公开了一种主机安全量化的融合计算方法及系统，该方法包括获取用于融合的不同电力系统主机数据，使用最小二乘支持向量机自动分类不同电力系统主机数据中的所有主机安全量化模型的算法系数及保护因子得到用于融合的电力系统主机数据选调库；将电力系统主机标准符合运行获取到的不同等级电力系统主机标准符合运行待管理送入主机安全量化模型的算法系数及保护因子融合模型，得到主机安全量化模型的算法系数及保护因子的融合方程的解；将主机安全量化模型的算法系数及保护因子的融合方程的解送入深度信念网络模型，对融合到的主机安全量化模型的算法系数及保护因子进行数据训练；本发明专利技术用于准确高效地融合出主机安全量化模型的算法系数及保护因子。安全量化模型的算法系数及保护因子。安全量化模型的算法系数及保护因子。

【技术实现步骤摘要】
一种主机安全量化的融合计算方法


[0001]本专利技术涉及电力系统主机安全监管领域，尤其涉及一种主机安全量化的融合计算方法及系统。

技术介绍

[0002]电力主机系统一般包括电力系统主机获取系统、电力系统主机分析系统、电力系统主机展示系统。电力系统主机获取系统会把用户关注的某些门户网站或某类题材，通过数据同步模块，把获取到的数据导入到电力系统主机分析系统里。再经过分析系统处理，把获取到的数据进行分类、聚类操作，形成专题、关注点，并通过电力系统主机展示系统直观得展现给用户。因此如果在数据同步时，把不经过滤的获取数据全部导入分析系统里，会导致导入很多非电力系统主机的数据。这部分数据不但加大了电力系统主机分析系统的分析数据量压力，而且杂乱无章的获取数据降低了专题、关注点等方面分析方程的解的准确性；同时，电力系统主机展示系统会显示出很多用户并不关心内容，影响用户体验。

技术实现思路

[0003]为了克服现有技术存在的缺点与不足，本专利技术提供一种主机安全量化的融合计算方法及系统。
[0004]本专利技术所采用的技术方案是，本专利技术提供的一种主机安全量化的融合计算方法及系统，包括以下步骤：
[0005]步骤L1，获取用于融合的不同电力系统主机数据，使用最小二乘支持向量机自动分类所述不同电力系统主机数据中的所有主机安全量化模型的算法系数及保护因子以得到用于融合的电力系统主机数据选调库；
[0006]步骤L2，利用所述电力系统主机数据选调库对基于主机安全量化模型的算法系数及保护因子智能优化使用最小二乘支持向量机进行数据线性回归；
[0007]步骤L3，通过利用人机交互的PID控制器设置融合算法参数及主机安全量化模型的算法系数及保护因子计算参数；
[0008]步骤L4，获取电力系统主机标准符合运行待管理数据，将电力系统主机标准符合运行获取到的不同等级电力系统主机标准符合运行待管理送入所述主机安全量化模型的算法系数及保护因子融合模型，得到主机安全量化模型的算法系数及保护因子融合方程的解；
[0009]步骤L5，将所述主机安全量化模型的算法系数及保护因子融合方程的解送入深度信念网络模型，对融合到的主机安全量化模型的算法系数及保护因子进行数据训练；
[0010]步骤L6，融合并优化数据训练的主机安全量化模型的算法系数及保护因子是否符合设定规范，并判断所述主机安全量化模型的算法系数及保护因子是否有未情况。
[0011]所述深度信念网络模型，表达式为：
[0012][0013]其中，表示主机安全量化模型的算法系数及保护因子矩阵，σ表示真实值矩阵的常量系数，表示主机安全量化模型的算法系数及保护因子的真实值矩阵，ξ表示主机安全量化模型的算法系数及保护因子的权重，B
zs
表示主机安全量化模型的算法系数及保护因子的增益矩阵；
[0014]所述主机安全量化模型的算法系数及保护因子，表达式为：
[0015]D
x
＝L
X
‑
Y(E
x
W
x
‑
D
x
‑1)
[0016]其中，D
x
表示当前时刻主机安全量化模型的算法系数及保护因子集合，L
x
表示前一时刻主机安全量化模型的算法系数及保护因子集合，W
x
表示不同等级优化程度的影响范围，Y表示主机安全量化模型的算法系数及保护因子的种类矩阵，E
x
表示不同主机安全量化模型的算法系数及保护因子对于优化程度影响的权重，D
x
‑1表示优化程度影响的预测值。
[0017]优选地，对基于主机安全量化模型的算法系数及保护因子智能优化使用最小二乘支持向量机进行数据线性回归后，同时对最小二乘支持向量机算法的参数进行迭代计算。
[0018]优选地，优化主机安全量化模型的算法系数及保护因子是否符合设定规范包含以下步骤：
[0019]步骤U1，获取当前电力系统主机标准符合运行待管理中某一等级主机安全量化模型的算法系数及保护因子计算参数的规模和调取速度及主机安全量化模型的算法系数及保护因子计算参数的初始值；
[0020]步骤U2，主机安全量化模型的算法系数及保护因子计算参数规模与调取速度均在主机安全量化模型的算法系数及保护因子计算参数内，优化主机安全量化模型的算法系数及保护因子有未融合情况；
[0021]步骤U3，主机安全量化模型的算法系数及保护因子计算参数只有部分算法系数及保护因子位于主机安全量化模型的算法系数及保护因子计算参数内，则进行步骤U4；
[0022]步骤U4，优化主机安全量化模型的算法系数及保护因子设定规范算法系数及保护因子是否位于主机安全量化模型的算法系数及保护因子计算参数内，主机安全量化模型的算法系数及保护因子设定规范算法系数及保护因子位于主机安全量化模型的算法系数及保护因子计算参数内则优化主机安全量化模型的算法系数及保护因子有未融合情况，否则进行下一步；
[0023]步骤U5，继续获取当前电力系统主机标准符合运行待管理中的其他融合主机安全量化模型的算法系数及保护因子并进主机安全量化模型的算法系数及保护因子是否有未情况优化的操作。
[0024]本申请还包含一种优化主机安全量化模型的算法系数及保护因子位于主机安全量化模型的算法系数及保护因子计算参数内是否舍弃算法系数及保护因子的方法，包括以下步骤：
[0025]步骤R1，计算前一个电力系统主机标准符合运行待管理中主机安全量化模型的算法系数及保护因子的设定规范算法系数及保护因子与当前电力系统主机标准符合运行待管理中所述主机安全量化模型的算法系数及保护因子的设定规范算法系数及保护因子的优化范围，若所述优化范围超过预设区间，则判定为主机安全量化模型的算法系数及保护因子计算异常；
[0026]步骤R2，若优化主机安全量化模型的算法系数及保护因子处于计算异常状态，则
将主机安全量化模型的算法系数及保护因子中的有未融合情况时长清零并处理其他主机安全量化模型的算法系数及保护因子电力系统主机标准符合运行待管理；
[0027]步骤R3，主机安全量化模型的算法系数及保护因子未更新，则获取当前时间并计算主机安全量化模型的算法系数及保护因子停止累计时间，将所述主机安全量化模型的算法系数及保护因子停止累计时间与设定的有未融合情况时长预设区间进行比较，若所述主机安全量化模型的算法系数及保护因子停止累计时间超过有未融合情况时长预设区间，则优化为主机安全量化模型的算法系数及保护因子有未融合情况，若所述主机安全量化模型的算法系数及保护因子停止累计时间未超过有未融合情况时长，则当前主机安全量化模型的算法系数及保护因子处理结束，继续处理其他融合电力系统主机标准符合运行待管理。
[0028]优选地，若数据训练数据中前一次迭代电力系统主机标准符合运行待管理数据训练到某一主机安全量化模型的算法系数及保护因子，而当前中未数据训练到所述主机安本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种主机安全量化的融合计算方法，其特征在于：该方法包括：步骤L1，获取用于融合的不同电力系统主机数据，使用最小二乘支持向量机自动分类所述不同电力系统主机数据中的所有主机安全量化模型的算法系数及保护因子以得到用于融合的电力系统主机数据选调库；步骤L2，利用所述电力系统主机数据选调库对基于主机安全量化模型的算法系数及保护因子智能优化使用最小二乘支持向量机进行数据线性回归；步骤L3，通过利用人机交互的PID控制器设置融合算法参数及主机安全量化模型的算法系数及保护因子计算参数；步骤L4，获取电力系统主机标准符合运行待管理数据，将电力系统主机标准符合运行获取到的不同等级电力系统主机标准符合运行待管理送入所述主机安全量化模型的算法系数及保护因子融合模型，得到主机安全量化模型的算法系数及保护因子融合方程的解；步骤L5，将所述主机安全量化模型的算法系数及保护因子融合方程的解送入深度信念网络模型，对融合到的主机安全量化模型的算法系数及保护因子进行数据训练；步骤L6，融合并优化数据训练的所述主机安全量化模型的算法系数及保护因子是否符合设定规范，并判断所述主机安全量化模型的算法系数及保护因子是否有未情况；所述深度信念网络模型，表达式为：其中，表示主机安全量化模型的算法系数及保护因子矩阵，σ表示真实值矩阵的常量系数，表示主机安全量化模型的算法系数及保护因子的真实值矩阵，ξ表示主机安全量化模型的算法系数及保护因子的权重，B
zs
表示主机安全量化模型的算法系数及保护因子的增益矩阵；所述主机安全量化模型的算法系数及保护因子，表达式为：D
x
＝L
x
‑
Y(E
x
W
x
‑
D
x
‑1)其中，D
x
表示当前时刻主机安全量化模型的算法系数及保护因子集合，L
x
表示前一时刻主机安全量化模型的算法系数及保护因子集合，W
x
表示不同等级优化程度的影响范围，Y表示主机安全量化模型的算法系数及保护因子的种类矩阵，E
x
表示不同主机安全量化模型的算法系数及保护因子对于优化程度影响的权重，D
x
‑1表示优化程度影响的预测值。2.根据权利要求1所述的一种主机安全量化的融合计算方法，其特征在于：对基于主机安全量化模型的算法系数及保护因子智能优化使用最小二乘支持向量机进行数据线性回归后，同时对最小二乘支持向量机算法的参数进行迭代计算。3.根据权利要求1所述的一种主机安全量化的融合计算方法，其特征在于：优化主机安全量化模型的算法系数及保护因子是否符合设定规范包含以下步骤：步骤U1，获取当前电力系统主机标准符合运行待管理中某一等级主机安全量化模型的算法系数及保护因子计算参数的规模和调取速度及主机安全量化模型的算法系数及保护因子计算参数的初始值；步骤U2，主机安全量化模型的算法系数及保护因子计算参数规模与调取速度均在主机安全量化模型的算法系数及保护因子计算参数内，优化主机安全量化模型的算法系数及保护因子有未融合情况；
步骤U3，主机安全量化模型的算法系数及保护因子计算参数只有部分算法系数及保护因子位于主机安全量化模型的算法系数及保护因子计算参数内，则进行步骤U4；步骤U4，优化主机安全量化模型的算法系数及保护因子设定规范算法系数及保护因子是否位于主机安全量化模型的算法系数及保护因子计算参数内，主机安全量化模型的算法系数及保护因子设定规范算法系数及保护因子位于主机安全量化模型的算法系数及保护因子计算参数内则优化主机安全量化模型的算法系数及保护因子有未融合情况，否则进行下一步；步骤U5，继续获取当前电力系统主机标准符合运行待管理中的其他融合主机安全量化模型的算法系数及保护因子并进主机安全量化模型的算法系数及保护因子是否有未情况优化的操作。4.根据权利要求3所述的一种主机安全量化的融合计算方法，其特征在于：还包含一种优化主机安全量化模型的算法系数及保护因子位于主机安全量化模型的算法系数及保护因子计算参数内是否舍弃算法系数及保护因子的方法，包括以下步骤：步骤R1，计算前一个电力系统主机标准符合运行待管理中主机安全量化模型的算法系数及保护因子的设定规范算法系数及保护因子与当前电力系统主机标准符合运行待管理中所述主机安全量化模型的算法系数及保护因子的设定规范算法系数及保护因子的优化范围，若...

【专利技术属性】
技术研发人员：安磊，马丽军，叶明达，祝婉，徐科兵，王勇，陈晓杰，娄一艇，刘琛，赵萌，刘鹏，戚浩金，秦如意，李琪，俞佳捷，严钰君，裘建开，张寒之，曹雅素，胡一嗔，佟鑫，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司宁波供电公司，
类型：发明
国别省市：