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摘要：本发明公开了基于智能分析的配网线路频繁停电研判与根因识别系统，涉及电网故障识别技术领域。本发明与之前的停电预测系统相比，解决了现有停电预测系统大多基于静态分析模型进行停电分析，无法应对电力系统复杂的电力特性和数据来源的问题；引入了针对停电事件的智能根因识别算法，对不同数据源的多种数据进行综合建模分析，结合注意力机制提高对关键数据的关注程度，还结合图神经网络捕捉设备间的拓扑结构和相互影响，能够检测故障发生的位置，还对故障的类型和原因进行分类；同时结合了数据分析和根因识别的结果，系统提供了综合的决策支持；实现了对配网系统实时监控的能力，能够在出现异常或潜在停电风险时立即发出警报。
主权项：1.基于智能分析的配网线路频繁停电研判与根因识别系统，其特征在于，包括：采集处理模块（100）：用于基于数据采集设备对配网线路的运行数据进行收集和预处理；预测识别模块（200）：用于根据采集的数据建立智能根因识别算法，并对停电事件的故障类型和原因进行分析；决策优化模块（300）：用于结合所述预测识别模块（200）的根因识别结果，提供实时的决策支持；可视化模块（400）：用于为用户提供可视化界面；所述预测识别模块（200）包括：根因分析单元（210）：用于基于优化的LSTM网络学习和识别配网线路出现频繁停电的模式和趋势，并与图神经网络相结合，对停电事件的根因进行分析；模型训练单元（220）：利用无标签数据对各模型进行自监督预训练，再进行模型的有监督优化调整；停电预测单元（230）：用于采用Seq2Seq模型框架对配网线路的潜在停电事件及原因进行预测；停电预警单元（240）：用于根据所述停电预测单元（230）的预测结果进行停电预警。
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