基于时序数据挖掘的配电网故障预测系统及方法

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基于时序数据挖掘的配电网故障预测系统及方法
申请号:CN202411435460
申请日期:2024-10-15
公开号:CN119382094A
公开日期:2025-01-28
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于时序数据挖掘的配电网故障预测系统及方法,所述方法包括:将配电网划分为R个子区域;收集子区域的时序电网特征数据;时序电网特征数据包括电网特征数据与电网特征数据对应的时间属性;将第r个子区域时序电网特征数据输入预训练的第r个子区域对应的数据预测模型中,获得未来时刻第r个子区域预测电网特征数据;将第r个子区域预测电网特征数据与第r个子区域在未来T时刻预设的电网特征数据阈值比对分析,判定预测电网特征数据中是否存在异常元素;使得每个子区域的故障预测和识别更加精准,有助于全面提升电网运行的可靠性和安全性。
技术关键词
电网特征 时序数据挖掘 配电网设备 数据预测模型 相关性分析模型 配电网故障 元素 故障特征 预测系统 分析模块 属性获取方法 参数 梯度提升树模型 滑动窗口方法 长短期记忆网络 识别故障
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