一种基于神经网络的电力网络安全风险预测方法

一种基于神经网络的电力网络安全风险预测方法，涉及电力网络安全和人工智能领域。包括以下步骤：步骤1:电力网络安全风险指标选取，形成风险数据。步骤2:风险数据预处理，包括数据清洗、数据缺失值填充和数据融合。步骤3:搭建电力网络风险预测模型，基于预处理后的风险数据预测电力网络安全风险。本发明通引入人工智能技术，利用神经网络强大的非线性建模和自主学习能力，深入挖掘电力网络运行数据中的隐藏模式与关联，实现对安全风险的提前预测，为电力网络的稳定运行提供强有力的前置保障。