[发明专利]电力系统实时监测方法、装置及系统

权利要求书

1.一种电力系统实时监测方法，其特征在于，应用于服务器，所述服务器与电力系统中的多个用电区域对应的集群服务器通信连接，所述方法包括：

获取多个集群服务器上传的对各自用电区域进行监控时采集的用电数据；

从所述用电数据中识别出预设标识；

根据所述预设标识确定所述集群服务器在进行监控时对应的所述用电区域积累的用电行为相似度；

通过第一学习模型对所述用电行为相似度和所述用电数据进行用电行为预测，得到第一预测结果；

通过第二学习模型对所述用电行为相似度、所述用电数据和所述第一预测结果进行用电行为预测，得到第二预测结果；

根据所述第一预测结果和所述第二预测结果确定所述用电区域的用电行为描述结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设标识包括在进行监控时所述用电区域的用电设备；

所述根据所述预设标识确定所述集群服务器在进行监控时所述用电区域积累的用电行为相似度包括：

获取多个所述集群服务器在进行监控时的历史用电数据中所述用电区域对应的用电设备；

根据所述用电数据对应的所述用电区域的用电设备和所述历史用电数据所对应的所述用电区域的用电设备，确定所述集群服务器在进行监控时所述用电区域积累的用电行为相似度。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第一学习模型和第二学习模型通过以下步骤训练得到：

获取集群服务器对用电区域进行监控时产生的用电数据样本；

根据所述用电数据样本，识别所述用电数据中的预设标识，根据所述预设标识确定所述集群服务器在进行监控时所述用电区域积累的用电行为相似度测试值；

对所述第一学习模型进行训练包括：

将所述用电数据样本和所述用电行为相似度测试值输入所述第一学习模型，得到第一预测结果测试值；

对所述第二学习模型进行训练包括：

将所述用电数据样本、所述用电行为相似度测试值和所述第一预测结果测试值输入所述第二学习模型，得到第二预测结果测试值；

按照预设的损失函数对所述第一学习模型和所述第二学习模型进行训练，直至满足预设训练停止条件。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述用电行为相似度测试值的大小，为所述用电数据样本匹配对应的优先级；

存储所述用电数据样本和对应的用电行为相似度测试值；

所述将所述用电数据样本和所述用电行为相似度测试值输入所述第一学习模型，得到第一预测结果测试值包括：

将达到预设优先级的用电数据样本和对应的用电行为相似度测试值输入所述第一学习模型，得到第一预测结果测试值。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设标识包括在进行监控时所述用电区域的用电设备样本；

所述根据所述预设标识确定所述集群服务器在进行监控时所述用电区域积累的用电行为相似度测试值，包括：

获取多个所述集群服务器在进行监控时的历史用电数据中所述用电区域对应的用电设备样本；

根据所述用电数据对应的所述用电区域的用电设备样本和所述历史用电数据所对应的所述用电区域的用电设备样本，确定所述集群服务器在进行监控时所述用电区域积累的用电行为相似度测试值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预设标识还包括在预设阶段监控完成时表征用电结果的结果信息；

所述方法还包括：根据所述结果信息确定所述集群服务器在监控完成时的用电行为相似度测试值；

所述将所述用电数据样本和所述用电行为相似度测试值输入所述第一学习模型，得到第一预测结果测试值包括：

将所述用电数据样本、所述集群服务器在进行监控时的用电行为相似度测试值和监控完成时的用电行为相似度测试值输入所述第一学习模型，得到第一预测结果测试值。