【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电网运维，具体而言，涉及一种用于电网线损修复系统的数据分析方法及系统。
技术介绍
1、电力网电能损耗(简称线损)是指电能从发电厂传输到用户的一系列过程中，在输电、变电、配电和营销等各环节产生的电能损耗和损失。线损率是综合反映电力网规划设计，生产运行和经营管理水平的主要技术指标。具体而言，发电机发出来的电能输送到用户，经过输电、变电、配电设备，由于这些设备存在着电阻，因此电能通过时就会产生损耗，以热能的形式散失在周围的介质中，另外再加上一部分客观存在的管理损耗，这两部分电能损耗就构成了电网的所有线损电量，简称为电网线损。基于此，需要对电网线损数据进行分析以便于进行及时异常修复，如何提高电网运行修复决策的性能，从而提高电网运行修复知识点挖掘的准确性，是亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请的目的在于提供一种用于电网线损修复系统的数据分析方法及系统。
2、依据本申请的第一方面，提供一种用于电网线损修复系统的数据分析方法，应用于云服务器，所述方法包括：
3、获得多个模板电网线损特征数据以及所述模板电网线损特征数据携带的电网运行修复知识点簇，所述模板电网线损特征数据的电网运行修复知识点簇包括：携带了与所述模板电网线损特征数据的修复关联特征的多个电网运行修复知识点，所述模板电网线损特征数据包括由一个或多个电网线损状态特征构成的电网线损状态特征集合；
4、对于每个所述模板电网线损特征数据，依据所述模板电网线损特征数据的电网线损状态特
5、对于每个所述模板电网线损特征数据，从所述模板电网线损特征数据的电网运行修复知识点簇中选取出一个或多个电网运行修复知识点范例组，依据所述电网运行修复知识点范例组中各电网运行修复知识点的所述决策修复知识点特征，并基于初始化模型权重参数的深度学习网络模型，确定所述电网运行修复知识点范例组的深度学习数据，所述电网运行修复知识点范例组包括多个电网运行修复知识点，所述深度学习数据反映所述电网运行修复知识点范例组中各电网运行修复知识点的修复关联特征是否匹配；
6、依据各模板电网线损特征数据的决策修复关联特征以及各模板电网线损特征数据的电网运行修复知识点簇中各电网运行修复知识点实际携带的修复关联特征，确定所述电网运行修复决策模型的第一训练误差参数值；
7、依据各模板电网线损特征数据的所述电网运行修复知识点范例组的训练标注数据以及深度学习数据，确定所述深度学习网络模型的第二训练误差参数值，所述模板电网线损特征数据的电网运行修复知识点范例组的训练标注数据表征所述模板电网线损特征数据的电网运行修复知识点范例组中各电网运行修复知识点实际携带的修复关联特征是否匹配；
8、若依据所述第一训练误差参数值和第二训练误差参数值确定出未满足模型收敛要求，则更新所述电网运行修复决策模型和深度学习网络模型的模型权重信息，并迭代进行更新，直至满足所述模型收敛要求，将更新输出的电网运行修复决策模型确定为最终电网运行修复决策模型。
9、在第一方面的一种可能的实施方式中，所述依据各模板电网线损特征数据的决策修复关联特征以及各模板电网线损特征数据的电网运行修复知识点簇中各电网运行修复知识点实际携带的修复关联特征，确定所述电网运行修复决策模型的第一训练误差参数值，包括：
10、对于每个模板电网线损特征数据，将所述模板电网线损特征数据的决策修复关联特征加载至初始化模型权重参数的全连接输出单元，生成所述全连接输出单元决策的所述模板电网线损特征数据的电网运行修复知识点簇中各电网运行修复知识点与所述模板电网线损特征数据之间的关联性输出信息；
11、依据各模板电网线损特征数据的电网运行修复知识点簇中各电网运行修复知识点的关联性输出信息和实际携带的修复关联特征，确定所述电网运行修复决策模型的第一训练误差参数值。
12、在第一方面的一种可能的实施方式中，所述依据所述模板电网线损特征数据的电网线损状态特征集合和所述模板电网线损特征数据的电网运行修复知识点簇中各电网运行修复知识点组成的集合，并基于初始化模型权重参数的电网运行修复决策模型，确定所述模板电网线损特征数据的决策修复关联特征和所述电网运行修复知识点簇中各电网运行修复知识点的决策修复知识点特征，包括：
13、依据所述模板电网线损特征数据的电网线损状态特征集合以及模板电网线损特征数据的电网运行修复知识点簇中各电网运行修复知识点组成的集合，生成目标知识描述向量簇；其中，所述目标知识描述向量簇中包括电网线损状态特征向量簇，电网运行修复知识点向量簇，以及设置在所述电网线损状态特征向量簇之前的状态类别区分向量，所述电网线损状态特征向量簇为由所述电网线损状态特征集合中各个电网线损状态特征的电网线损状态特征向量组成，所述电网运行修复知识点向量簇为由所述电网运行修复知识点簇中各个电网运行修复知识点的电网运行修复知识点向量组成；
14、将所述目标知识描述向量簇加载至初始化模型权重参数的电网运行修复决策模型，生成所述电网运行修复决策模型输出的决策参考信息簇，所述决策参考信息簇包括所述状态类别区分向量的决策参考信息以及所述电网运行修复知识点簇中各电网运行修复知识点的决策修复知识点特征，所述状态类别区分向量的决策参考信息用于表示所述模板电网线损特征数据的决策修复关联特征。
15、在第一方面的一种可能的实施方式中，所述模板电网线损特征数据的电网运行修复知识点簇包括：第一电网运行修复知识点簇和第二电网运行修复知识点簇，所述第一电网运行修复知识点簇包括：被配置标定为与所述模板电网线损特征数据关联的多个第一电网运行修复知识点，所述第二电网运行修复知识点簇包括：被配置标定为与所述模板电网线损特征数据不关联的多个第二电网运行修复知识点；
16、所述从所述模板电网线损特征数据的电网运行修复知识点簇中选取出一个或多个电网运行修复知识点范例组，包括：
17、从所述模板电网线损特征数据的电网运行修复知识点簇中选取出一个或多个第一电网运行修复知识点范例组和一个或多个第二电网运行修复知识点范例组，所述第一电网运行修复知识点范例组包括：来自所述第一电网运行修复知识点簇的两个第一电网运行修复知识点，所述第二电网运行修复知识点范例组包括：所述第一电网运行修复知识点簇中的一个第一电网运行修复知识点以及所述第二电网运行修复知识点簇中的一个第二电网运行修复知识点。
18、在第一方面的一种可能的实施方式中，所述模板电网线损特征数本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于电网线损修复系统的数据分析方法，其特征在于，应用于云服务器，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的用于电网线损修复系统的数据分析方法，其特征在于，所述依据各模板电网线损特征数据的决策修复关联特征以及各模板电网线损特征数据的电网运行修复知识点簇中各电网运行修复知识点实际携带的修复关联特征，确定所述电网运行修复决策模型的第一训练误差参数值，包括：
3.根据权利要求1或2所述的用于电网线损修复系统的数据分析方法，其特征在于，所述依据所述模板电网线损特征数据的电网线损状态特征集合和所述模板电网线损特征数据的电网运行修复知识点簇中各电网运行修复知识点组成的集合，并基于初始化模型权重参数的电网运行修复决策模型，确定所述模板电网线损特征数据的决策修复关联特征和所述电网运行修复知识点簇中各电网运行修复知识点的决策修复知识点特征，包括：
4.根据权利要求1所述的用于电网线损修复系统的数据分析方法，其特征在于，所述模板电网线损特征数据的电网运行修复知识点簇包括：第一电网运行修复知识点簇和第二电网运行修复知识点簇，所述第一电网运行修复知识点簇包括：被配
5.根据权利要求1所述的用于电网线损修复系统的数据分析方法，其特征在于，所述模板电网线损特征数据的电网运行修复知识点簇包括：第一电网运行修复知识点簇和第二电网运行修复知识点簇，所述第一电网运行修复知识点簇包括：被配置标定为与所述模板电网线损特征数据关联的多个第一电网运行修复知识点，所述第二电网运行修复知识点簇包括：被配置标定为与所述模板电网线损特征数据不关联的多个第二电网运行修复知识点；
6.根据权利要求1-5中任意一项所述的用于电网线损修复系统的数据分析方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的用于电网线损修复系统的数据分析方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令被处理器执行时实现权利要求1-7中任意一项所述的用于电网线损修复系统的数据分析方法。
9.一种云服务器，其特征在于，包括处理器以及计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令被处理器执行时实现权利要求1-7中任意一项所述的用于电网线损修复系统的数据分析方法。
10.一种用于电网线损修复系统的数据分析系统，其特征在于，所述用于电网线损修复系统的数据分析系统包括云服务器以及与所述云服务器通信连接的能源路由器多能形式储能系统，所述云服务器具体用于：
...【技术特征摘要】
1.一种用于电网线损修复系统的数据分析方法，其特征在于，应用于云服务器，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的用于电网线损修复系统的数据分析方法，其特征在于，所述依据各模板电网线损特征数据的决策修复关联特征以及各模板电网线损特征数据的电网运行修复知识点簇中各电网运行修复知识点实际携带的修复关联特征，确定所述电网运行修复决策模型的第一训练误差参数值，包括：
3.根据权利要求1或2所述的用于电网线损修复系统的数据分析方法，其特征在于，所述依据所述模板电网线损特征数据的电网线损状态特征集合和所述模板电网线损特征数据的电网运行修复知识点簇中各电网运行修复知识点组成的集合，并基于初始化模型权重参数的电网运行修复决策模型，确定所述模板电网线损特征数据的决策修复关联特征和所述电网运行修复知识点簇中各电网运行修复知识点的决策修复知识点特征，包括：
4.根据权利要求1所述的用于电网线损修复系统的数据分析方法，其特征在于，所述模板电网线损特征数据的电网运行修复知识点簇包括：第一电网运行修复知识点簇和第二电网运行修复知识点簇，所述第一电网运行修复知识点簇包括：被配置标定为与所述模板电网线损特征数据关联的多个第一电网运行修复知识点，所述第二电网运行修复知识点簇包括：被配置标定为与所述模板电网线损特征数据不关联的多个第二电网运行修复知识点；
5.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：李稳良，张铃，刘朋，
申请(专利权)人：费莱浙江科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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