一种集群式电气安全隐患预判方法、系统、设备及存储介质

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一种集群式电气安全隐患预判方法、系统、设备及存储介质
申请号:CN202510846771
申请日期:2025-06-24
公开号:CN120997012A
公开日期:2025-11-21
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种集群式电气安全隐患预判方法、系统、设备及存储介质,方法包括:获取实时数据流,对实时数据流进行数据处理,得到第一数据流,利用边缘计算节点进行特征提取,并筛选异常特征,得到异常特征集;利用深度学习模型对异常特征集进行分析,通过神经网络模型对异常特征集中的时间序列特征进行建模,得到电气隐患的潜在风险概率,利用更新算法对深度学习模型参数进行优化,得到更新后的模型参数;提取与边缘端计算节点相关的神经网络模型参数,回传至边缘端计算节点,得到优化边缘模型,对实时数据流进行推理,得到实时隐患预警结果;对实时隐患预警结果进行判断,得到电气安全隐患预警指令,为电力系统的安全稳定运行提供了有力保障。
技术关键词
神经网络模型 电气安全隐患 高维特征向量 时间序列特征 分布式计算架构 参数 节点 风险评估值 量化编码技术 连续特征 训练深度学习模型 训练样本集 在线学习技术 设备性能数据 时序关联分析
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