基于人工智能的监控事件化分析模型构建方法及系统

本发明公开了基于人工智能的监控事件化分析模型构建方法及系统，通过从调度数据中心获取遥信告警信息、实时遥测数据、遥控操作记录及置牌操作信息；基于电网拓扑模型对多源监控数据进行清洗；利用电网拓扑模型将遥信告警信息进行聚类，至少包括检修事件和故障跳闸事件；通过BiLSTM双向长短期记忆网络对多源监控数据进行时序建模，捕捉监控信号的双向依赖关系，提取关键特征；结合电网拓扑与实时数据计算设备故障概率，建立监控事件分析模型；将初始监控数据和聚类结果输入至监控事件分析模型中，输出事件分类结果及故障概率。可以准确将实时告警信息自动划分为事故跳闸、检修调试事件，提升了分析的准确性。