一种基于人工智能的配电网线路重过载识别方法和相关装置

本发明提供了一种基于人工智能的配电网线路重过载识别方法和相关装置，通过收集配电网线路的多源数据并提取数据的趋势特征、波动特征和状态特征；采用支持向量机构建初级预测模型，预测配电网线路的基线负载率；引入卡尔曼滤波器，结合实时观测值对预测结果进行优化校正；利用基于注意力机制的长短期记忆网络模型识别负载峰值；根据预测的负载率将配电网线路运行状态划分为不同等级，结合负载峰值、状态特征和波动特征调整配电网线路的负载等级；根据配电网线路当前的负载等级进行告警或预警。本发明可以实现运行状态动态评估与分级，进而根据不同负载等级精准告警预警，有效保障电网稳定运行并降低故障损失。