一种智慧用电安全监测方法及预警系统技术方案

本申请提供一种智慧用电安全监测方法及预警系统，根据获取包括注释预警电力数据的知识模板和没有标注注释预警电力数据的知识模板，对迁移后AI算法和判断标记生成算法进行重复训练，在一次训练过程中判断标记生成算法训练好后，协同判断标记生成算法和前一训练过程训练获得的迁移后AI算法对当前次训练过程中的待训练迁移后AI算法进行训练，得到当前次训练过程中的迁移后AI算法，在满足训练结束要求时得到训练后的迁移后AI算法和判断标记生成算法，不仅达到基本的算法准确性，此外基于混合有先验标记和无先验标记的知识模板，来对算法进行训练，减少知识模板的标注过程，提高算法的训练效率，减少算法的算力消耗和人力成本。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及但不限于人工智能，尤其涉及一种智慧用电安全监测方法及预警系统。

技术介绍

1、在电力安全监测领域，随着智能电网技术的不断发展，对电力系统的安全稳定运行提出了更高的要求。为了实现对电力系统的有效监测和预警，传统的技术方法主要依赖于人力巡检和固定的阈值报警系统。然而，这些方法往往存在着效率低下、响应速度慢、误报率高等问题。

2、近年来，人工智能技术的迅猛发展为电力安全监测提供了新的解决思路。特别是迁移学习和机器学习算法的应用，使得电力系统能够更加智能化地进行安全监测和预警。迁移学习可以利用已有的知识和模型，将其应用到新的任务中，从而加速新任务的学习过程。而机器学习算法则可以通过对大量数据的学习，自动提取特征并进行预测和分类。然而，目前现有的电力安全监测系统仍然存在着一些问题。标注数据的过程耗时耗力，且标注质量对算法的性能有着至关重要的影响，这样极大限制了算法的及时应用。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请实施例至少提供一种智慧用电安全监测方法及预警系统。本申请的技术方案是这样实现的：

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【技术保护点】

1.一种智慧用电安全监测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第p次训练过程中的待训练迁移后AI算法和第p次训练过程中获得的判断标记生成算法，对所述第一电力传感监测数据知识模板和所述第二电力传感监测数据知识模板进行检测，得到所述第一电力传感监测数据知识模板对应的第二监测数据和所述第二电力传感监测数据知识模板对应的第三监测数据，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述待训练迁移后AI算法中包括知识载体抽取分支算法和监测数据监测分支算法；

4.根据权利要求1~3任一所述的方法，其特征在于，所述...

【技术特征摘要】

1.一种智慧用电安全监测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第p次训练过程中的待训练迁移后ai算法和第p次训练过程中获得的判断标记生成算法，对所述第一电力传感监测数据知识模板和所述第二电力传感监测数据知识模板进行检测，得到所述第一电力传感监测数据知识模板对应的第二监测数据和所述第二电力传感监测数据知识模板对应的第三监测数据，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述待训练迁移后ai算法中包括知识载体抽取分支算法和监测数据监测分支算法；

4.根据权利要求1~3任一所述的方法，其特征在于，所述第一电力传感监测数据知识模板的注释预警电力数据中包括第一注释分类和第一数据范围，所述第一注释分类用以表明所述注释预警电力数据对应的数据类型，所述第一数据范围用以表明所述注释预警电力数据在所述第一电力传感监测数据知识模板中的范围坐标；

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第p-1次训练过程中获得的判断标记生成算法对所述第一数据范围进行范围知识载体抽取，得到所述第一数据范围对应的第一范围状态描述载体，包括：

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述第一范围状态描述载体和所述第一坐标描述载体传入所述第p-1次训练过程中获得的判断标记生成算法，执行得到第一电力传感监测数据知识模板对应的第一预估分类和预估电力数据判断标记之前，还包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：王才林，曾科鑫，彭良笑，印雨涛，
申请(专利权)人：深圳华建综合能源技术有限公司，
类型：发明
国别省市：