摘要
本发明公开了一种基于神经网络模型的台区供电可靠性评估方法及装置,包括:在接收到可靠性评估请求时,确定配电网中的目标台区;获取目标台区的历史供电数据、开关设备的历史动作数据、拓扑线路结构数据以及历史故障数据;将历史供电数据、历史动作数据、拓扑线路结构数据以及历史故障数据输入可靠性评分模型中,得到目标台区的供电可靠性评分;基于可靠性评分确定目标台区的供电可靠性等级,无需人工收集资料后进行打分,既节省了人力,又能够排除人工打分的主观影响,能够准确、客观的获得目标台区的供电可靠性评分,从而准确确定可靠性等级,为目标台区系统检修提供准确参考。
技术关键词
特征提取网络
历史故障数据
供电可靠性评估方法
线路结构
故障特征提取
损失率
开关设备
神经网络模型
供电可靠性评估装置
拓扑特征
动作特征
样本
参数
处理器
可读存储介质
数据获取模块
系统为您推荐了相关专利信息
故障诊断模型
镗床
多尺度特征提取
数字孪生模型
诊断方法
干预方法
动态时间规整方法
可穿戴设备
车载雷达模块
生理
振动筛筛网
筛网清理装置
点云
整体筛网
清理方法
风电机组运行状态
分析方法
风电机组整体
训练机器学习模型
历史故障数据
特征提取网络
特征信息融合
多头注意力机制
物品图像数据
残差结构