摘要
本发明公开了基于人工智能的电网全周期运行安全监管系统,属于电网安全监管领域,包括:通过收集历史电荷数据以及对应的时间戳记录,实施预处理,将获得的时序数据分为训练样本集和验证样本集;通过构建预测模型并进行训练和优化评估,得到最优预测模型;通过收集实时电荷数据输入至最优预测模型,获取预测的下一时间步的电荷数据,计算电荷变化率,并与预设的变化阈值进行比对,判断下一时间步的电荷数据为异常数据或正常数据;利用预设的随机森林模型对异常数据进行故障类型预测;周期性遍历故障记录获取所有故障类型,设置电网运行安全等级,通过计算风险指数对电网运行进行风险评估,获取电网运行安全等级。
技术关键词
安全监管系统
异常数据
随机森林模型
构建预测模型
状态更新
故障诊断模块
时序
网络结构
风险
安全监管方法
周期性
指数
训练预测模型
负荷预测模型
标签
训练样本集
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