[发明专利]一种基于机器学习技术的跨空间级联故障检测方法有效
| 申请号： | 201610188061.4 | 申请日： | 2016-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN105867347B | 公开（公告）日： | 2020-01-17 |
| 发明（设计）人： | 王宇飞;高昆仑;赵婷 | 申请（专利权）人： | 全球能源互联网研究院;国家电网公司 |
| 主分类号： | G05B23/02 | 分类号： | G05B23/02 |
| 代理公司： | 11271 北京安博达知识产权代理有限公司 | 代理人： | 徐国文 |
| 地址： | 102211 北京市昌平区*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于机器学习技术的跨空间级联故障检测方法，所述方法包括：通过机器学习技术构建信息空间元件的工作状态参数与信息威胁故障次数的数据模型；基于所述数据模型，输入当前信息空间元件的工作状态参数，获取信息威胁故障检测结果；根据所述信息威胁故障检测结果确定电力信息物理系统是否存在所述跨空间级联故障。本发明提供的方法，能够明确由信息威胁引发的跨空间级联故障成因基础上，通过机器学习技术对大量检测数据的训练得到检测模型，进而利用该模型实现快速、准确的跨空间级联故障早期告警，以辅助决策人员采取合理的防护措施。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 技术 空间 级联 故障 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习技术的跨空间级联故障检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n通过机器学习技术构建信息空间元件的工作状态参数与信息威胁故障次数的数据模型；/n基于所述数据模型，输入当前信息空间元件的工作状态参数，获取信息威胁故障检测结果；/n根据所述信息威胁故障检测结果确定电力信息物理系统是否存在所述跨空间级联故障；/n所述通过机器学习技术构建信息空间元件的工作状态参数与信息威胁故障次数的数据模型，包括：/n采集所述信息空间元件的工作状态参数及其对应的信息威胁故障次数，并进行数据预处理；/n将所述信息空间元件的工作状态参数作为机器学习技术的输入量，将所述信息空间元件的工作状态参数对应的信息威胁故障次数作为机器学习技术的输出量；/n将p个同一时刻的信息空间元件的工作状态参数集合
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于全球能源互联网研究院;国家电网公司，未经全球能源互联网研究院;国家电网公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201610188061.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
