基于机器学习的输电网络异常监测方法及系统

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基于机器学习的输电网络异常监测方法及系统
申请号:CN202410706688
申请日期:2024-06-03
公开号:CN118646152A
公开日期:2024-09-13
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于机器学习的输电网络异常监测方法及系统,包括根据输电网络中的不同电压波形畸变时输电线路与变电站电抗,采集并集成输电网络中的提前布设安全电压额定功率与峰值功率的安全阈值,得到基准输电网络电压额定功率与峰值功率单位时间可视化图表;将所述基准输电网络电压额定功率与峰值功率单位时间可视化图表作为基准对比数据,利用提前布设的机器学习算法对接收到的变压区间电压额定功率与峰值功率进行输电网络输电线路与变电站电抗变化监控,并针对所述跳变电压额定功率与峰值功率发出输电网络异常警告;本发明同时还提出的采用不同的模型与算法,对输电网络数据进行智能处理,提升了输电网络安全性。
技术关键词
输电网络 异常监测方法 网络安全管理 可视化图表 电压 变电站 机器学习算法 应急响应措施 线路 网络安全信息 基准 异常数据 平台 功率集成模块 粒子群模型 特征匹配算法 监控模块
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