摘要
本发明提供了一种电力系统网络风险感知与阻断方法及装置,适用于电力系统网络技术领域,包括:获取电力系统网络的多个历史操作,以及每个历史操作相应的风险值与多条指令基础信息;针对每个历史操作,基于该历史操作的指令基础信息确定指令特征向量;基于所有指令特征向量以及风险值,对预先设定好的深度学习模型进行训练,得到风险预测模型;采集实时操作信息,基于实时操作信息确定实时指令特征向量,并基于风险预测模型确定每个实时操作信息的预估风险值;基于预估风险值确定阻断动作,并进行风险阻断。本发明能够通过对数据进行分析得到特征向量,并根据特征向量进行模型训练,提高了风险预测模型感知以及阻断网络风险的准确性。
技术关键词
风险预测模型
阻断方法
指令
深度学习模型
电力系统网络技术
数值
基础
智能决策模型
预测风险值
数据
阻断装置
频率
模块
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节点
多尺度特征提取
关系预测模型
补全方法
矩阵
混合路径规划方法
车道线置信度
场景
方程
坐标系
设计特征
深度学习模型
图纸
纹理
检测模型训练方法
压缩算法
压缩特征
特征值
计算机执行指令
数据压缩方法