[发明专利]一种监控电力二次系统运行状态的建模方法及装置在审

专利信息
申请号: 201810928968.9 申请日: 2018-08-10
公开(公告)号: CN109145431A 公开(公告)日: 2019-01-04
发明(设计)人: 伍凌云;周媛;刘成江;张赛楠;杨鹏;王民昆;梁野;高明慧;汪燕;郑澍;邵立嵩;张志军;王景;苏达;兰强;高英健;卢楷 申请(专利权)人: 国家电网公司西南分部;北京科东电力控制系统有限责任公司
主分类号: G06F17/50 分类号: G06F17/50;G06N3/08
代理公司: 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 代理人: 杨奇松
地址: 610000 四川*** 国省代码: 四川;51
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摘要: 本申请提供了一种监控电力二次系统运行状态的建模方法及装置,包括:提取预先得到的训练数据集中的第一训练数据,计算第一训练数据对应的第一训练向量分别与预设初始神经网络模型中每一初始神经元的权重向量的欧几里得距离;获取最小欧几里得距离对应的第一初始神经元,基于第一训练向量,更新与第一初始神经元相邻的各初始神经元的权重向量;若第一训练数据不为训练数据集的最后一个训练数据,提取第二训练数据对应的第二训练向量,直至训练数据集的所有训练数据被提取完毕,得到训练神经元模型;计算训练神经元模型中的每一神经元的邻接区域值;基于计算邻接区域值与预设的邻接阈值,标记该神经元。可以有效对电力二次系统运行状态进行监控。
搜索关键词: 训练数据 神经元 电力二次系统 运行状态 向量 神经元模型 训练数据集 邻接区域 权重向量 建模 预设 监控 最小欧几里得距离 欧几里得距离 神经网络模型 计算训练 邻接 更新 申请
【主权项】:
1.一种监控电力二次系统运行状态的建模方法,其特征在于,该方法包括:提取预先得到的训练数据集中的第一训练数据,从所述训练数据集对应的初始神经网络模型中,计算所述第一训练数据对应的第一训练向量分别与所述初始神经网络模型中每一初始神经元的权重向量的欧几里得距离;获取最小欧几里得距离对应的第一初始神经元,基于所述第一训练向量,更新所述初始神经网络模型中与所述第一初始神经元相邻的各初始神经元的权重向量;若所述第一训练数据不为所述训练数据集的最后一个训练数据,提取第二训练数据对应的第二训练向量,计算所述第二训练向量与更新的初始神经网络模型中每一初始神经元的权重向量的欧几里得距离,直至所述训练数据集的所有训练数据被提取完毕,得到训练神经元模型;针对所述训练神经元模型中的每一神经元,计算该神经元的邻接区域值;如果计算的该神经元的邻接区域值小于预设的邻接阈值,标记该神经元为正常状态,否则,标记该神经元为异常状态,得到监控电力二次系统运行状态的神经网络预测模型。
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