摘要
本申请涉及基于多源数据融合分析的电力系统风险指数构建方法,属于电力系统风险指数构建技术领域,包括:获取异常数据,对异常数据进行预处理;基于预处理后的数据,采用主成分分析法获得风险类型;确定每种风险类型的风险指标;建立贝叶斯网络模型,设定每个节点的先验概率分布和每条有向边的条件概率分布,风险发生后,贝叶斯网络模型根据先验概率分布和条件概率分布,通过贝叶斯公式计算风险发生后的后验概率;根据风险发生后的后验概率制定监测周期。本申请能够及时发现并处理潜在的安全隐患,保障电力系统的稳定运行。
技术关键词
电力系统风险
贝叶斯网络模型
异常数据
指标
选取特征
样本
主成分分析法
指数
多模态融合方法
后验概率
参数
保障电力系统
历史运行数据
周期
矩阵
插值法
节点
定义
系统为您推荐了相关专利信息
患者健康
网络节点
监测方法
健康风险评估
动态调整机制
故障特征量
新型电力系统
预警方法
因子
预警系统
环境感知数据
车辆状态数据
智能推荐方法
面部表情特征
画像
物联网设备
异常数据
保护方法
深度学习模型
异常流量