【技术实现步骤摘要】
本申请属于电力数据分析，具体涉及一种基于数据特征分析的电力网络状态识别方法及系统。
技术介绍
1、现代电力网络作为复杂的能量传输系统，其运行状态的精准识别是保障供电可靠性的核心技术。传统状态监测主要依赖scada系统采集的电压、电流等基础运行参数，结合阈值告警机制实现异常检测。
2、随着新能源大规模并网和电力物联网技术的发展，现有监测体系逐渐暴露出数据维度单一、分析粒度不足等问题。近年来，业内开始探索通过机器学习算法处理电力数据，但多局限于单一时间尺度的特征分析，难以有效捕捉电网动态运行中的复杂状态特征。
3、由此可见，现有解决方案存在明显的应用瓶颈：一方面，静态特征分析体系难以适应现代电网的动态运行需求，无法在系统状态演变初期发出有效预警；另一方面，离散化的状态判断机制缺乏对多源数据的协同分析能力，致使生成的运维策略与实际工况匹配度不足。在应对复杂电网故障时，现有技术往往需要人工介入进行特征关联分析，显著影响应急处置时效性，这些技术短板严重制约了智能电网的主动防御能力，而如何搭建更加智能化的电力网络状态识别体系...
【技术保护点】
1.一种基于数据特征分析的电力网络状态识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多维度电力数据集合进行动态特征提取处理，生成电力网络运行特征集合的过程包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电力状态识别模型通过以下步骤调试得到：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述特征权重分配层的参数的反向更新过程包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述电力网络状态分类结果生成网络运维策略的过程包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于...
【技术特征摘要】
1.一种基于数据特征分析的电力网络状态识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多维度电力数据集合进行动态特征提取处理，生成电力网络运行特征集合的过程包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电力状态识别模型通过以下步骤调试得到：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述特征权重分配层的参数的反向更新过程包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述电力网络状态分类结果生成网络运维策略的过程包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：周建波，刘磊，苑超，高凯强，霍佳皓，管荑，张鹍，白英伟，梁栋，柴源，
申请(专利权)人：山东思极科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。