摘要
本发明公开了一种基于拓扑图的电网分析系统及分析方法,其中方法包括:收集电网设备信息以及拓扑连接关系数据,构建设备状态库和电网拓扑模型;根据电网拓扑模型得到若干节点重要度以及若干边连接紧密度,并利用多尺度强连通区域有限划分方法对电网进行分区,得到若干电网分区;根据若干节点重要度以及若干边连接紧密度得到若干电网分区的综合风险指数,并筛选出超过预设风险阈值的电网分区,得到风险分区;收集风险分区的运行数据,将运行数据输入至基于深度学习构建的故障预测模型,得到风险分区预测的故障时间和故障设备。本发明涉及电网风险分析技术领域,解决了现有电网分析方法中分析效率低下、针对性不足的技术问题。
技术关键词
电网分析系统
电网拓扑模型
分区
故障预测模型
拓扑图
节点
电网设备信息
深度学习算法
电网分析方法
环境监测数据
设备运行参数
历史运行数据
划分方法
设备状态数据
构建时间序列模型
Dijkstra算法
电网风险分析
多尺度
系统为您推荐了相关专利信息
传感器节点
土壤状态监测
异常数据点
层级
监测终端
生物仪器设备
故障预测方法
故障特征提取
故障预测模型
融合特征