基于移动应用故障处理的用采系统设计与实现

为避免电力故障问题对电网运行环境造成的影响,实现对电网应用主机的合理化保护,设计基于移动应用故障处理的用采系统.以宽带认证体系作为底层电网配置设备,同时联合IOM资源管理组织与OLT设备网关模块,实现用采系统的硬件执行环境搭建.在此基础上,建立电子调度应用网格,通过分类移动应用型数据业务故障的方式,连接电网运营所需的通...     

基于改进深度森林的用电信息采集故障诊断

针对用电信息采集系统采集故障形式复杂多样,人工检定愈发难以满足电网公司运维需求的问题,文章提出一种基于改进深度森林的用电信息采集故障诊断算法,从表征信息与算法效率2个维度对深度森林算法进行改进,利用国内省级电力公司用电信息采集系统收集特征数据集,基于提出的采集故障诊断算法进行实验,结果表明该模型平均分类准确率可达96....     

人工智能技术在用电行为分析中的应用研究

针对人工智能技术在用电行为分析领域的应用问题,构建了基于人工智能技术的用电行为分析架构,其包括离线训练与实时分析两个环节,离线训练实现负荷特征库的构建,实时分析实现在线的负荷识别和用电行为分析.提出基于功率滑动窗口的事件检测方法及基于深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)的负荷识别方法,进一步在...     

基于相量测量的状态估计攻击检测方法

针对电力系统中基于相量测量技术状态估计的虚假数据注入攻击难以被成功检测的问题,本文提出一种面向电力系统线性状态估计的攻击智能检测方法.采用自编码器对电网测量数据进行多次特征提取,逐渐降低特征维度;提取信息通过softmax层进行有监督学习,从而得到基于堆叠自编码器的攻击检测算法.针对自编码器的过度拟合问题,进一步提出基于降噪自编码的攻击检测方法.采用IEEE-118节点测试系统对所提出的方法进行仿真验证,结果表明所提出的攻击检测方法计算精度和效率高于其他方法.