[发明专利]一种输变电项目重大变动多源协同检测方法与系统有效
申请号: | 201811532379.5 | 申请日: | 2018-12-14 |
公开(公告)号: | CN109636194B | 公开(公告)日: | 2020-10-16 |
发明(设计)人: | 谢连科;臧玉魏;李勇;张永;马新刚;巩泉泉;许乃媛;张国英;刘辉;王娟娟;秦昌龙;尹建光;王坤;窦丹丹 | 申请(专利权)人: | 国网山东省电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q50/06 |
代理公司: | 济南诚智商标专利事务所有限公司 37105 | 代理人: | 李修杰 |
地址: | 250002 山东*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | 本发明提供了一种输变电项目重大变动多源协同检测方法与系统,包括:S1、收集整理输变电项目历史环境影响数据;S2、将历史环境影响数据进行量化归一,获取各要素环境影响数值;S3、对各要素环境影响数值进行样本构建,进行多尺度集成学习,构建独立评估模型;S4、将各独立评估模型汇总,形成新的样本;S5、对新的样本进行二次深度学习训练,构建二次训练模型,进行重大变动演化学习;S6、根据二次训练模型,对输变电项目是否为重大变动进行快速检测以及模拟预测。本发明通过构建两级深度学习模型实现对待建/新建输变电项目重大变动的预测和检测,能够有效提升评估精度,降低评估成本,为输变电项目的规划和建设提供有力支撑。 | ||
搜索关键词: | 一种 变电 项目 重大 变动 协同 检测 方法 系统 | ||
【主权项】:
1.一种输变电项目重大变动多源协同检测方法,其特征在于,所述方法包括以下操作:S1、收集整理输变电项目历史环境影响数据;S2、将历史环境影响数据进行量化归一,获取各要素环境影响数值;S3、对各要素环境影响数值进行样本构建,进行多尺度集成学习,构建独立评估模型;S4、将各独立评估模型汇总,形成新的样本;S5、对新的样本进行二次深度学习训练,构建二次训练模型,进行重大变动演化学习;S6、根据二次训练模型,对输变电项目是否为重大变动进行快速检测以及模拟预测。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
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