【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电量监测领域，尤其涉及一种考虑事件波的电量异常智能监测方法及系统。
技术介绍
1、在现代电力系统中，随着负载复杂性和能源需求的不断增加，电量的实时监测及异常检测已经成为电网运行与管理中的核心技术之一。传统的电力监测系统主要依赖规则阈值法对电量数据进行监控，例如通过预设电压、电流或功率的上限和下限值实现简单的越限报警。然而，随着工业自动化、智能电网和分布式能源系统的快速发展，电力系统的运行环境复杂程度大幅上升，传统方法逐渐暴露出许多局限性。
2、电网运行中不仅包含稳态功率波动(如设备正常负载变化)，还会受到瞬态事件(如负载切换、短路故障)以及复杂非平稳事件(如不规则功率波动和谐波干扰)的影响。这些复杂事件波的非线性与动态性使得传统静态监测方法难以彻底解析和区分。而且事件波数据往往表现为时变特性较强的信号，也即非平稳信号，无法用固定的频域分析方法进行全面处理。例如，在负载切换过程中，信号的能量可能分布在高频段，而在稳态波动时信号主要集中于基频。此外，不同事件波可能对时间和频率域的分布特性有着明显差异，这对信号处理提
【技术保护点】
1.一种考虑事件波的电量异常智能监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种考虑事件波的电量异常智能监测方法，其特征在于，所述事件波采集来源于电力系统运行，通过分层设备采集：
3.根据权利要求1所述的一种考虑事件波的电量异常智能监测方法，其特征在于，所述针对不同事件采用不同的时频分析方法，具体如下：
4.根据权利于要求1所述的一种考虑事件波的电量异常智能监测方法，其特征在于，所述根据提取的时序特征和频谱特征，构建训练集，训练基于机器学习和深度学习构建的电量需求动因分析模型，具体如下：
5.根据权利于...
【技术特征摘要】
1.一种考虑事件波的电量异常智能监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种考虑事件波的电量异常智能监测方法，其特征在于，所述事件波采集来源于电力系统运行，通过分层设备采集：
3.根据权利要求1所述的一种考虑事件波的电量异常智能监测方法，其特征在于，所述针对不同事件采用不同的时频分析方法，具体如下：
4.根据权利于要求1所述的一种考虑事件波的电量异常智能监测方法，其特征在于，所述根据提取的时序特征和频谱特征，构建训练集，训练基于机器学习和深度学习构建的电量需求动因分析模型，具体如下：
5.根据权利于要求5所述的一种考虑事件波的电量异常智能监测方法，其特征在于，所述通过提取的时序特征、频域特征、时频特征，构建特征向量矩阵，具体如下：
6.根据权利于要求5所述的一种考虑事件波的电量...
【专利技术属性】
技术研发人员：阮秀琼，黄屏发，林超，陈奎印，陈文焰，周昊，戴斌斌，杨然，李莹莹，周雪，
申请(专利权)人：国网信通亿力科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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