摘要
本申请涉及一种融合多模态数据的电力系统灾前配置方法、系统及设备,方法包括:获取多模态数据;对多模态数据进行跨模态融合,得到高维融合特征;将高维融合特征输入至预先构建的可微分灾害渗透梯度模型,通过可微分灾害渗透梯度模型,得到灾害渗透数据、线路容量衰减结果、可微灾害渗透损失结果;基于灾害渗透数据以及高维融合特征,确定多目标优化指标;并根据可微灾害渗透损失结果,确定电力约束条件;根据多目标优化指标以及电力约束条件,对电力系统决策变量进行优化,得到电力系统的目标决策变量,目标决策变量用于指示电力系统的灾前配置结果。如此方法,可以提高电力系统的灾前配置面对灾害时的系统韧性。
技术关键词
电力系统
融合特征
多模态
决策
变量
数据
节点
空间约束条件
跨模态
指标
线路
模块
配置系统
注意力
处理器
气象
计算机设备
可读存储介质
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
空间变化特征
站点
地理加权回归模型
统计计算方法
薄板样条插值
故障远程监控系统
变压器
多模态数据采集
共振频率
谐波畸变率
超分辨率重建模型
深层特征提取
浅层特征提取
模块
注意力机制