摘要
本申请涉及电力感知技术领域,其具体地公开了一种基于多模态联合分析的电力系统态势感知方法及其系统,其采用基于深度学习的数据处理技术对配电网的发电侧、电网侧和需求侧的各项态势指标进行统计分析,提取出发电侧、电网侧和需求侧的各项态势指标的语义嵌入特征表示,并通过对各个态势指标数据项进行重要性评估和全局特征动态聚合,以捕捉到配电网运行中的关键态势特征,实现对配电网运行态势的全面感知,从而智能识别出电网是否低碳运行。通过这种方式,可以实现高效的配电网运行态势评估,有效提升电网运行的智能化水平,为电网的稳定运行和低碳发展提供有力的技术支持。
技术关键词
编码向量
数据项
电力系统态势感知
多模态
配电网运行态势
因子
动态
聚类
电网态势感知
跨度
模糊层次分析法
参数
电网运行状态
网络拓扑结构
储能设施
发电量
数据处理技术
嵌入特征
可再生能源
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对接系统
离线交易
数字货币钱包
多模态
蓝牙Mesh网络
多模态
振动控制单元
精密零件
阻抗匹配技术
闭环反馈机制
高频特征
嵌入特征
多头注意力机制
数据融合方法
深度融合网络
医学影像数据
登录计算机系统
融合特征
智能生成方法
报告
综合健康指数
化展示方法
线路
拓扑特征
历史运行数据