摘要
本发明公开了一种配电网故障预测方法及系统,方法包括:获取多维特征数据,对所述多维特征数据进行第一预处理,得到第一多维特征数据;利用第一神经网络和第二神经网络分别提取所述多维特征数据中的空间特征和时间特征,基于所述空间特征和时间特征构建预测模型;定义预测模型的损失函数,并利用优化器训练预测模型,得到第一预测模型,通过评估指标对所述第一预测模型进行评估,实现配电网故障的动态评估和预测。
技术关键词
多维特征数据
训练预测模型
构建预测模型
计算机可执行指令
因子
优化器
配电网故障
非线性
处理器
指标
序列
定义
可读存储介质
指数
存储器
训练集
复杂度
系统为您推荐了相关专利信息
协方差矩阵
GPR模型
成分分析
预测模型训练
训练集
噪声指数
序列
高精度电流传感器
监测开关电源
智能决策系统
加密算法
文件保护方法
因子
云平台
计算机执行指令
一致性控制方法
执行器
误差系统
多智能体系统
动态系统模型