[发明专利]一种基于GEP优化的智能电网数据异常有效识别方法有效
| 申请号： | 202010112678.4 | 申请日： | 2020-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN111222139B | 公开（公告）日： | 2022-06-03 |
| 发明（设计）人： | 邓松;张建堂;祝展望;岳东;袁新雅;陈福林;董霞;蔡清媛 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06N3/00;G06N3/08;G06Q10/06;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 成立珍 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于GEP优化的智能电网数据异常有效识别方法，属于电力系统信息安全领域，来解决智能电网下的数据异常识别问题；电力系统状态估计是现代能量管理系统的重要组成部分，其量测数据除了含有正常的测量噪声外，还可能含有不良数据。本发明通过使用本方法可以弥补传统方法无法完全检测的异常数据，使得电网中的不良数据得到快速有效的识别。本发明基于GEP构建的监督机器学习模型在噪声数据处理能力，结合节点能量的思想来解决智能电网下的数据异常的识别问题，根据当前有源配电网中的大量数据进行训练，在残差检测的基础上利用无功优化综合指标，比较攻击前后数据变化的方式对电网下数据异常进行有效识别，从而保证电网安全可靠的运行。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gep 优化 智能 电网 数据 异常 有效 识别 方法 | ||
【主权项】：
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