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申请/专利权人:国网山东省电力公司金乡县供电公司
摘要:本发明涉及一种电网设备有损预警方法及系统,属于有损预警技术领域,包括:获取电网设备的历史数据,所述历史数据包括历史运行数据和历史有损数据;对获取的历史数据进行预处理;构建改进的RNN模型,将预处理后的历史数据输入至改进的RNN模型中,利用β分布函数计算历史数据的权重,将输入层的输入经加权计算后叠加至输出层的输出,并将叠加后的输出作为改进的RNN模型的输出;训练所述改进的RNN模型,通过SGD算法对改进的RNN模型参数进行更新,获得训练后的改进的RNN模型,作为有损预警模型。本发明能够使得改进后的RNN模型学习到长时期的历史数据,能够增强网络模型的预警精度和鲁棒性。
主权项:1.一种电网设备有损预警方法,其特征在于,包括:获取电网设备的历史数据,所述历史数据包括历史运行数据和历史有损数据;对获取的历史数据进行预处理;所述对获取的历史数据进行预处理的方法为:对获取的历史数据采用计算复合检测指数方法,所述计算复合检测指数具体步骤为:计算检测指数,表示为:=,其中,表示检测指数,i和j为电网设备的不同状态,,和表示标准差值;计算复合检测指数,表示为:=,其中,CD表示复合检测指数,n表示历史有损数据中的种类数;复合检测指数越大,表明该历史数据对有损类型越敏感,即越接近有效历史数据;构建改进的RNN模型,将预处理后的历史数据输入至改进的RNN模型中,利用β分布函数计算历史数据的权重,将输入层的输入经加权计算后叠加至输出层的输出,并将叠加后的输出作为改进的RNN模型的输出;训练所述改进的RNN模型,通过SGD算法对改进的RNN模型参数进行更新,获得训练后的改进的RNN模型,作为有损预警模型;获取待测电网设备当前运行数据,对所述当前运行数据进行预处理,将预处理后的运行数据输入至有损预警模型中,输出电网设备的预警信息。
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