摘要
本发明涉及数据处理技术领域,公开了一种用于配电网的智能风险预警方法、装置、设备及介质,通过图卷积网络和变分自编码器对配电网在多种维度下的历史风险监测数据进行融合,得到多维度历史融合特征以结合配电网的历史风险故障数据训练变分递归神经网络和长短时记忆网络,并在训练过程中引入注意力机制生成风险评估模型;获取配电网在多种维度下的实时风险监测数据以提取多维度实时融合特征并输入至风险评估模型中进行处理,得到实时风险评估等级以通过多准则决策分析法和模糊推理系统对多维度实时融合特征进行进一步处理,得到目标风险评估等级,将该等级与风险预警阈值进行比较,若超过阈值则触发预警,有效提高了对配电网风险评估的准确性。
技术关键词
风险预警方法
融合特征
风险评估模型
多任务学习网络
递归神经网络
多准则决策
引入注意力机制
模糊推理
层次分析法
编码器
配电网风险评估
通用特征
历史设备
场景分类
分类器
风险预警装置
可读存储介质
系统为您推荐了相关专利信息
自主控制方法
巡检系统
小型无人机
设备运动轨迹
多模态数据采集
风险评估模型
风险评估方法
物流
机器学习模型
非暂态计算机可读存储介质
地基云图
分割方法
语义分割网络
纹理特征
双光谱成像系统