[发明专利]一种基于机器学习和大数据分析的电力系统异常预测方法在审
| 申请号： | 202010941202.1 | 申请日： | 2020-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN112084237A | 公开（公告）日： | 2020-12-15 |
| 发明（设计）人： | 张春梅 | 申请（专利权）人： | 广东电网有限责任公司中山供电局 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06F40/216;G06F40/284;G06N20/00;G06Q50/06;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 528400 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于机器学习和大数据分析的电力系统异常预测方法，包括以下步骤：从数据库中采集相关电网故障的原始数据，并根据时间先后顺序对原始数据进行分段处理，得到数据序列；对数据序列进行预处理，得到对应的特征值和异常程度值，并将数据序列及其特征值、异常程度值组成样本数据；对样本数据进行再次处理、采样、转换以及特征的设计与选择，然后进行数据分类，得到样本数据对应的特征数据；构建机器学习模型，并将特征数据输入机器学习模型中进行训练，得到完成训练的机器学习模型；将完成训练的机器学习模型接入数据库线上获取实时电网检测数据，实时电网检测数据输入完成训练的机器学习模型中，输出得到电力系统异常预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 数据 分析 电力系统 异常 预测 方法 | ||
【主权项】：
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