摘要
本申请提供一种基于数据特征分析的电力网络状态识别方法及系统,用以通过数据驱动的优化机制持续提升电力网络状态识别精度,为电网运维提供全流程智能决策支持,有效促进电力网络从被动运维向主动防控的模式转变。方法包括:获取目标电力网络的多维度电力数据集合,对多维度电力数据集合进行动态特征提取处理,生成电力网络运行特征集合,将电力网络运行特征集合输入完成调试的电力状态识别模型,通过电力状态识别模型对电压波动特征、电流相位偏移特征和设备健康度特征进行联合分析,生成电力网络状态分类结果,根据电力网络状态分类结果生成网络运维策略,并将网络运维策略发送至电力调度终端以激活对应的设备检修操作或负荷调整操作。
技术关键词
偏移特征
波动特征
网络状态分类
状态监测数据
网络节点
动态特征提取
运维策略
历史设备
生成电力
绝缘电阻值
生成设备
状态识别方法
机械振动能量
调度终端
巡检机器人
历史负荷数据
系统为您推荐了相关专利信息
健康知识图谱
产品组合
转移概率矩阵
时间卷积网络
产品匹配方法
网络节点
构建代价函数
数据管理
粒子群优化算法
协同组
连续无级调节
大型往复式压缩机
动态响应速度
波动特征
参数