摘要
本申请公开了电力基于改进timesnet的电力系统运行安全性预警方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括:获取电力系统的特征信号序列;所述特征信号序列包括电压信号、功角信号和相位信号;通过Deep Lasso算法对所述特征信号序列进行特征选择;对特征选择后的特征信号序列中的缺失值进行填补;通过改进的Timesnet算法对填补后的特征信号序列进行预测,得到未来特征信号序列;通过集成xgboost的深度随机森林模型对所述未来特征序列进行分类,得到分类结果,所述分类结果包括有风险和无风险。本申请能够实现更加强大的电力系统运行安全性综合风险预警性能。
技术关键词
安全性预警方法
深度随机森林
电力系统
序列
特征选择
xgboost模型
算法
融合特征
信号获取模块
线性插值法
可读存储介质
处理器
矩阵
预警装置
风险
电子设备
存储器
数据
系统为您推荐了相关专利信息
时间序列数据处理
网格
检测点
混合卷积神经网络
污染物浓度超标
脑卒中疾病
智能识别方法
时间序列特征
大数据技术
身份证号
数据采集管理系统
超声波流量计
决策
时间序列距离
三次样条插值