融合多源信息的深度学习合闸安全风险评估系统及其方法技术方案

本发明专利技术公开了融合多源信息的深度学习合闸安全风险评估系统及其方法，涉及合闸安全风险评估技术领域，该融合多源信息的深度学习合闸安全风险评估系统及其方法，通过量子与经典技术融合，实现断路器合闸安全风险精准评估，具有多方面有益效果；数据采集上，量子传感阵列获取设备内部微观量子数据，经典模块同步SCADA系统数据，形成多维度采集体系，提供全面信息；数据处理时，量子‑经典混合处理器结合量子卷积与时空注意力机制，提升特征提取效率与精度；风险防控中，风险决策引擎科学精准评估风险，自适应闭锁控制器响应迅速，降低故障概率；同时，系统通过量子噪声补偿、高保真度量子态传输及数据同步等措施，保障运行稳定可靠。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及合闸安全风险评估，具体涉及融合多源信息的深度学习合闸安全风险评估系统及其方法。

技术介绍

1、现有的融合多源信息的深度学习合闸安全风险评估系统及其方法在实际使用中仍存在以下弊端：

2、传统lstm/cnn模型处理多源异构数据（如局部放电超声波信号+红外热成像+量子传感器数据）时，面临特征维度爆炸问题；典型变电站需在3ms内完成10^6维数据的风险评估，经典计算机难以满足实时性要求；且现有系统未能有效融合量子芯片采集的微观参数（如基于nv色心的磁场量子态测量数据），仅将其转换为经典信号处理，丢失量子纠缠态蕴含的早期故障特征；常规深度学习在预测电弧重燃概率时，受限于玻尔兹曼机热平衡假设，对量子隧穿效应引发的瞬态击穿事件（概率<10^-5）的预测准确率较低。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是提供融合多源信息的深度学习合闸安全风险评估系统及其方法，以解决上述存在的问题。

2、为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：融合多源信息的深度学习合闸安全风险评估系统，包括：本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.融合多源信息的深度学习合闸安全风险评估系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的融合多源信息的深度学习合闸安全风险评估系统，其特征在于，所述量子特征提取单元包括：

3.根据权利要求1所述的融合多源信息的深度学习合闸安全风险评估系统，其特征在于，所述经典特征融合单元包括：

4.根据权利要求1所述的融合多源信息的深度学习合闸安全风险评估系统，其特征在于，所述风险决策引擎包括：

5.根据权利要求1所述的融合多源信息的深度学习合闸安全风险评估系统，其特征在于，还包括：

6.根据权利要求5所述的融合多源信息的深度学习合闸安全风...

【技术特征摘要】

1.融合多源信息的深度学习合闸安全风险评估系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的融合多源信息的深度学习合闸安全风险评估系统，其特征在于，所述量子特征提取单元包括：

3.根据权利要求1所述的融合多源信息的深度学习合闸安全风险评估系统，其特征在于，所述经典特征融合单元包括：

4.根据权利要求1所述的融合多源信息的深度学习合闸安全风险评估系统，其特征在于，所述风险决策引擎包括：

5.根据权利要求1所述的融合多源信息的深度学习合闸安全风险评估系统，其特征在于，还包括：

6.根据权利要求5所述的融合多源信息的深度学习合闸安全风险评估系统，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱李孟杨，李劲松，陈慧，路梓秀，张坤延，
申请(专利权)人：钱李孟杨，
类型：发明
国别省市：