【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电压检测技术，尤其是一种基于神经网络的电压监测系统数据挖掘方法及装置。
技术介绍
1、电力系统的安全稳定运行是保障现代社会正常运转的基础。其中，电压作为衡量电能质量的关键指标之一，其异常波动不仅会影响用户设备的正常工作，还可能诱发连锁故障，甚至导致停电事故。因此，实时监测配电网络的电压运行状态，及时发现和诊断电压越限等异常情况，对保障电网安全经济运行具有重要意义。
2、传统的电压监测主要依靠人工定期抄表和设定阈值告警。这种方式难以应对日益复杂的配电环境，存在实时性差、可靠性低等问题。近年来，在物联网、大数据等新技术驱动下，电压在线监测系统不断发展，海量测点实时采集电压数据并传输至云端集中管理，为配电运维提供了丰富的数据支撑。但如何从时空维度海量、高维、非结构化的原始电压数据中挖掘有价值的信息，服务于配电网络的异常诊断与决策优化，仍面临诸多挑战。
3、当前，数据驱动的智能电压异常检测方法受到学术界和工业界的广泛关注。一些学者采用支持向量机、随机森林等传统机器学习模型，通过人工构建特征，实现了电压暂降、...
【技术保护点】
1.基于神经网络的电压监测系统数据挖掘方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于神经网络的电压监测系统数据挖掘方法，其特征在于，所述步骤S4中进行时间因果发现的过程进一步为：
3.如权利要求2所述的基于神经网络的电压监测系统数据挖掘方法，其特征在于，所述步骤S4中进行空间因果发现的过程进一步为：
4.如权利要求3所述的基于神经网络的电压监测系统数据挖掘方法，其特征在于，所述步骤S46进一步为：
5.如权利要求1所述的基于神经网络的电压监测系统数据挖掘方法，其特征在于，所述步骤S47进一步为：
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