【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及深度学习，具体为一种基于深度学习的通信设备告警关联分析方法及系统。
技术介绍
1、电力系统的正常运行需要依靠通信设备进行支撑，通信设备的主要作用是为设备提供优质可用的通道，供端与端之间的设备进行通信，并将端内信号上传到云端口。
2、在目前的电力系统中，数字化转型作为电力行业的必经之路，其能够保障支撑源网荷储高效协同，实现电能流、碳排流、信息流和价值流的多维融合，在数字化转型期间，无人化、少人化必然是普遍趋势，随着行业发展，态势感知、广泛物联、数字孪生、智能计算等数字化手段层出不穷，然而在面对电力系统中通信设备的故障方向，依然存在较多不足。例如在电力系统不同侧通信设备的故障无法采用相同的处理模型，难以灵活适配具体的维护措施，依旧经常会导致大面积维修、检测，影响正常运行。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于深度学习的通信设备告警关联分析方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的通信设备告警关联分析方法，其特征在于：所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的通信设备告警关联分析方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的通信设备告警关联分析方法，其特征在于：所述第一判别模型包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的通信设备告警关联分析方法，其特征在于：所述输入特征的阈值区间包括：
5.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的通信设备告警关联分析方法，其特征在于：
6.一种基于深度学习的通信设备告警关联分析系统，其特征在于：...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的通信设备告警关联分析方法，其特征在于：所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的通信设备告警关联分析方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的通信设备告警关联分析方法，其特征在于：所述第一判别模型包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的通信设备告警关联分析方法，其特征在于：所述输入特征的阈值区间包括：
5.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的通信设备告警关联分析方法，其特征在于：
6.一种基于深度学习的通信设备告警关联分析系统，其特征在于：该系统包括：技术环境模块、数据存储模块、...
【专利技术属性】
技术研发人员：李洋，张建亮，霍美如，郝晓伟，马军伟，朱春山，杨成鹏，薛泓林，张丽霞，张峰，赵敏，高英豪，闫雷芳，巫健，韩超，党小燕，顾玮，王慧芳，温志芳，毕胜，张晓静，
申请(专利权)人：国网山西省电力公司信息通信分公司，
类型：发明
国别省市：
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