一种保供电系统异常的预警方法及系统

本发明涉及保供电智能预警领域，提供了一种保供电系统异常的预警方法及系统，本发明通过获取保供电网络中各节点的拓扑结构、实时运行数据和设备状态数据，运用条件熵与瞬时因果熵值计算技术，精确评估各变量间的因果强度，并构建随时间动态变化的因果邻接矩阵以反映网络内部复杂的因果关系。随后，结合设备拓扑结构和动态因果信息，通过特征更新与扩张因果卷积提取多尺度时序特征，形成综合特征向量。此向量输入贝叶斯神经网络后，通过采样权重分布生成多个预测值样本，利用均值作为预测结果，方差衡量预测不确定性。实现了对保供电系统潜在异常的精准预测与及时预警，有效提升了系统的稳定性和安全性。