重要电力用户隐患排查及动态管控方法、系统

本发明涉及一种用电安全技术领域，是一种重要电力用户隐患排查及动态管控方法、系统，包括获取待分析实时基础数据，其中待分析实时基础数据包括电气设备运行参数、环境参数和用户用电行为数据；输入待分析实时基础数据至隐患分析模型，得到安全隐患识别结果，其中隐患分析模型是利用若干样本对初始机器学习模型进行训练得到基于安全隐患识别结果进行分级预警。本发明引入深度学习建立隐患分析模型，对重要电力用户的电气设备运行参数、环境参数和用户用电行为数据进行分析，精准识别安全隐患类型和严重程度，有效解决了重要电力用户隐患排查不到位的问题，显著提高了隐患排查的准确性、及时性和全面性，为电力系统安全稳定运行提供有力保障。