公开(公告)号：CN118861838A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410899742.6

申请日：2024-07-05

Applicant: 广东电网有限责任公司 ,  广东电网有限责任公司电力调度控制中心

Inventor： 吴龙腾 ,  孟子杰 ,  周巍 ,  郭乾 ,  董锴 ,  何剑军 ,  刘川 ,  蔡新雷 ,  祝锦舟 ,  陈勋旺 ,  黄爱花 ,  李延宾 ,  赵瑞锋 ,  黎皓彬 ,  侯珏 ,  江贺彬 ,  郝文焕 ,  黎可 ,  喻振帆 ,  李超 ,  倪斌业 ,  王志军 ,  郭俊宏 ,  沈志钧 ,  刘敬诚 ,  凌华保 ,  吴育青 ,  陈敏 ,  林桂辉 ,  李欢欢

IPC: G06F18/2411 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/23213 ,  G06Q50/06 ,  G06N20/20 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的配电网数据分析方法及系统，其方法包括：获取待处理的配电网数据集；使用离散小波变换对待处理的配电网数据集进行数据增强和特征提取，获得多个电力节点数据的数据特征；将多个电力节点数据的数据特征输入至集成学习数据分类模型中，输出配电网数据分类结果；其中，所述集成学习数据分类模型是通过集成学习算法组合多个分类器而得到的；对所述配电网数据分类结果进行时序分析和数值异常分析，获得各个电力节点的运行状态；实现对多类型配电网数据的数据分类和状态分析，提高了配电网数据分类的效率和准确性，实现了对电力节点的状态分析。