摘要
本发明公开了一种电力保障区域的停电处理方法、装置、设备及介质,其中方法包括:根据高精度时间同步方法在停电发生的瞬间进行时间标记,并采集电力系统各节点同时间点的历史运行数据;基于深度学习算法对运行数据进行特征提取,提取反映数据内在结构和时间尺度特征的深度特征向量;根据深度特征向量建立停电风险评估模型,采用贝叶斯网络或马尔可夫决策过程方法,对停电风险评估模型进行优化;获取电力系统的当前运行数据,将当前运行数据输入优化后的停电风险评估模型中,输出评估结果,构建与评估结果相匹配的由安全预警终端执行的停电处理策略。本发明提供的方法,实现了对电力系统停电风险的精确监控和有效控制。
技术关键词
风险评估模型
高精度时间同步方法
历史运行数据
预警终端
高速数据采集设备
模式
电力系统
贝叶斯网络推理
期望最大化算法
电网电压波形
深度学习算法
时间同步技术
边缘检测算法
多时间尺度
信号处理技术
智能传感器
机器学习算法
系统为您推荐了相关专利信息
视讯设备
智能调度方法
发电量
优化调度策略
设备工作模式
车辆违规行驶
油箱液位
时序
发动机转速
历史运行数据
网络故障预测方法
网络故障预警
因子
网络特征
LSTM模型
动脉粥样硬化
早期诊断模型
标志物
基因表达特征
基因表达数据