【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力配电网故障处理设备，特别是涉及应用于配电的一种电力配电网故障处理设备。
技术介绍
1、随着电力系统的规模不断扩大和复杂度不断提高，电力配电网的故障处理面临着越来越大的挑战，传统的故障处理方法主要依赖于人工经验和简单的数据分析，难以应对复杂多变的电网环境和日益增多的故障类型，近年来，随着人工智能技术的发展，一些基于大数据和数字孪生技术的故障处理方法被提出，但仍存在一些局限性。
2、中国专利技术专利cn108320043b公开了一种基于电力大数据的配电网设备状态诊断预测方法，该方法通过全息时标量测数据进行设备状态诊断和预测，能够发现配电网设备的薄弱环节，快速定位故障并给出处理意见，然而，该方法主要依赖于预定义的特征量和规则，缺乏对复杂场景的深度理解和自适应学习能力。
3、中国专利技术专利cn116885858b提出了一种基于数字孪生技术的配电网故障处理方法及系统，该系统通过数字孪生模型实现对配电网的实时监控和故障模拟处理，提高了故障检测和处理的效率，但是，这种方法在处理未知故障类型和复杂故障场景时仍...
【技术保护点】
1.一种电力配电网故障处理设备，其特征在于：包括预训练模块、神经网络架构模块、数据采集层、边缘计算层、核心处理层、上下文学习模块、推理处理模块、输出与交互层和持续学习与改进层；
2.根据权利要求1所述的一种电力配电网故障处理设备，其特征在于：所述预训练模块采用自监督学习方法，包括但掩码状态预测、下一状态预测任务，用于学习电网系统的内在规律，并通过联邦学习技术实现模型的分布式训练，在保护数据隐私的同时提高模型的准确性和泛化能力。
3.根据权利要求1所述的一种电力配电网故障处理设备，其特征在于：所述边缘计算层的边缘AI推理引擎部署有经过知识蒸馏的轻...
【技术特征摘要】
1.一种电力配电网故障处理设备，其特征在于：包括预训练模块、神经网络架构模块、数据采集层、边缘计算层、核心处理层、上下文学习模块、推理处理模块、输出与交互层和持续学习与改进层；
2.根据权利要求1所述的一种电力配电网故障处理设备，其特征在于：所述预训练模块采用自监督学习方法，包括但掩码状态预测、下一状态预测任务，用于学习电网系统的内在规律，并通过联邦学习技术实现模型的分布式训练，在保护数据隐私的同时提高模型的准确性和泛化能力。
3.根据权利要求1所述的一种电力配电网故障处理设备，其特征在于：所述边缘计算层的边缘ai推理引擎部署有经过知识蒸馏的轻量级模型，用于进行快速的初步故障检测和本地化处理，所述轻量级模型继承自大规模预训练模型的核心知识。
4.根据权利要求1所述的一种电力配电网故障处理设备，其特征在于：所述核心处理层的数字孪生平台能够创建电网的虚拟模型，进行实时模拟和假设情景分析，并与transformer模型结合，增强上下文理解和预测能力。
5.根据权利要求1所述的一种电力配电网故障处理设备，其特征在于：所述核心处理层的强化学习优化器通过与数字孪生平台的模拟环境交互训练，能够动态优化故障响应策略和系统参数调整，其决策过程...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈杨，席东东，夏梦飞，怀玉钊，张绍川，周椿博，韩云，曾凡文，王思长，王心懋，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司平邑县供电公司，
类型：发明
国别省市：
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