基于NLP的全站保护定值管理方法及系统

本发明提出基于NLP的全站保护定值管理方法及系统，包括：采集保护定值数据，并对数据进行预处理；构建特征提取模型，构建基线模型，使用提取的保护定值特征与基线模型进行对比，检测异常变化并及时进行预警；构建混合深度预测模型，使用时间序列预测模型对历史数据进行保护定值变化趋势的分析，预测提前调整保护定值参数，优化设备运行状态；使用生成对抗网络对保护定值数据进行数据增强，生成高质量的模拟保护定值数据，以增强训练数据集；使用第二变分自编码器对数据增强后的保护定值数据进行降维和特征提取，提取出关键特征；采用强化学习算法训练智能代理，根据环境反馈自动调节保护定值参数。本发明提升保护定值管理的智能化和自动化水平。