2025年网格AI事件识别试卷与答案

2025年网格AI事件识别试卷与答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.网格AI事件识别中，事件触发检测的核心目的是：A.提取事件特征向量B.区分正常与异常状态C.确定事件发生的起始时间点D.提供事件分类标签2.针对电网设备振动信号（采样率10kHz）的特征提取，最适用的方法是：A.傅里叶变换提取频域主峰B.滑动窗口统计时域方差C.小波变换分解多尺度特征D.主成分分析降维处理3.多源数据融合中，决策级融合的典型特点是：A.融合原始传感器数据B.对各数据源结果进行投票或加权C.统一不同数据的时间戳D.构建全局特征矩阵4.电网线路跳闸事件识别中，若训练数据仅包含正常状态样本，应优先选择的异常检测算法是：A.随机森林B.支持向量机（SVM）C.孤立森林（IsolationForest）D.逻辑回归5.网格AI系统要求事件识别延迟≤200ms，关键制约因素是：A.模型参数量B.边缘计算节点算力C.传感器数据传输速率D.云端服务器响应时间6.事件置信度计算中，引入历史事件库的主要作用是：A.减少计算复杂度B.提升实时性C.利用先验概率修正结果D.降低硬件成本7.联邦学习在网格AI事件识别中的核心优势是：A.提升模型泛化能力B.保护各节点数据隐私C.减少通信带宽需求D.支持异构设备协同8.针对光伏阵列阴影遮挡事件的识别，需重点融合的多模态数据是：A.电流数据与气象预报B.电压数据与设备温度C.功率数据与图像识别结果D.频率数据与红外热成像9.事件识别模型的鲁棒性优化中，对抗训练的主要目标是：A.提高模型在干净数据上的准确率B.增强模型对噪声和扰动的容忍度C.降低模型训练时间D.减少模型参数量10.网格AI事件识别的伦理风险主要体现在：A.模型参数泄露B.误报导致的不必要检修C.数据存储成本过高D.算法可解释性不足二、填空题（每题3分，共15分）1.事件触发检测中，常用的动态阈值调整方法是基于______的统计分布自适应更新。2.时间序列数据的滑动窗口长度需根据事件持续时间确定，电网电压波动事件的典型窗口长度为______个采样点（假设采样率为50Hz，事件持续时间约2秒）。3.多源数据时间对齐的常用技术是______，通过插值或重采样实现不同传感器数据的时间戳统一。4.联邦学习中，各边缘节点上传的是______而非原始数据，以保护隐私。5.事件置信度的取值范围通常为[0,1]，当置信度低于______时，系统需触发人工复核流程。三、简答题（每题10分，共40分）1.简述网格AI事件识别中“事件-特征-分类”的三层处理流程，并说明各层的关键任务。2.比较基于规则的事件识别方法与基于机器学习的方法，分别列举其适用场景。3.分析电网谐波异常事件识别中，多源数据（如电能质量监测仪、变压器油温传感器、无功补偿装置状态）融合的必要性及融合策略。4.说明边缘计算节点在网格AI事件识别中的作用，并列举三项需在边缘端完成的关键操作。四、案例分析题（共25分）【案例背景】某智能电网区域部署了配变监测终端（TTU）、线路监测终端（FTU）和气象站，分别采集配变负载率（%）、线路电流（A）、环境温度（℃）数据（采样频率均为1次/分钟）。2025年6月15日14:00-15:00，系统接收到如下数据：TTU数据：14:00负载率58%，14:30升至82%，15:00降至75%（历史同期均值60%±5%）；FTU数据：14:00电流210A，14:30骤升至380A（额定电流350A），15:00降至290A；气象站数据：14:00温度32℃，14:30升至38℃（当日最高温预报35℃），15:00降至36℃。问题：（1）判断该时段是否存在异常事件，并列出至少3项判断依据（5分）；（2）若采用LSTM模型进行事件识别，需对上述多源数据进行哪些预处理？请说明具体步骤（8分）；（3）假设模型输出事件类型为“配变过负载”，需计算其置信度。请设计置信度计算框架，说明需融合的关键信息及权重分配逻辑（12分）。答案一、单项选择题1.C2.C3.B4.C5.B6.C7.B8.C9.B10.B二、填空题1.历史正常数据2.100（50Hz×2秒=100采样点）3.时间戳同步算法（或“插值对齐”）4.模型梯度（或“模型参数更新量”）5.0.7（或0.6-0.8区间合理值）三、简答题1.三层处理流程：（1）事件层：通过触发检测（如阈值判断、突变点检测）确定事件发生的时间窗口，关键任务是准确定位事件起止点；（2）特征层：对事件窗口内的多源数据进行特征提取（如时域统计量、频域能量、时频联合特征），关键任务是将原始数据转化为区分度高的特征向量；（3）分类层：利用分类模型（如随机森林、神经网络）对特征向量进行判别，输出事件类型（如“短路”“过负载”“设备故障”），关键任务是提升分类准确率和鲁棒性。2.基于规则的方法：通过专家经验设定阈值或逻辑条件（如“电流>额定值120%且持续5分钟→过流事件”），适用于事件模式明确、数据噪声小的场景（如已知设备的固定故障特征）；基于机器学习的方法：通过训练数据自动学习特征与事件的映射关系，适用于事件模式复杂（如多因素耦合故障）、数据量大且存在噪声的场景（如新能源接入导致的随机波动事件）。3.必要性：谐波异常可能由非线性负载、变压器饱和等多因素引起，单一数据源（如电能质量监测仪）仅能反映谐波含量，无法区分具体成因；融合油温数据可判断是否因变压器过热导致磁饱和，融合无功补偿装置状态可识别是否因电容投切引发谐振，从而提升事件定位准确性。融合策略：采用特征级融合，先对各数据源提取谐波畸变率（电能质量）、油温变化率（传感器）、无功补偿动作次数（状态数据）等特征，再通过特征拼接或注意力机制加权融合，输入分类模型。4.边缘计算节点作用：降低数据传输延迟，减少云端计算压力，支持本地实时决策。关键操作：①原始数据的初步清洗（如剔除离群值）；②事件触发检测（实时判断是否进入事件窗口）；③特征提取（将高维原始数据降维为特征向量）。四、案例分析题（1）存在异常事件。依据：①配变负载率14:30达82%，超过历史同期均值+3σ（60%+15%=75%）；②线路电流14:30达380A，超过额定值350A（108.5%）；③环境温度14:30升至38℃，超出当日最高温预报3℃，可能加剧设备温升。（2）预处理步骤：①时间对齐：将TTU、FTU、气象站数据按分钟级时间戳统一，缺失值通过线性插值填充；②归一化：对负载率（0-100%）、电流（0-400A）、温度（0-50℃）分别进行Z-score标准化，消除量纲影响；③序列构造：以10分钟为窗口（包含10个时间点），构造输入序列（如[14:00-14:09数据,14:10-14:19数据,...]），每个序列包含3个特征维度；④标签提供：根据历史事件库，标记14:30时间点为“过负载事件”（1），其他时间点为“正常”（0）。（3）置信度计算框架：融合信息及权重：①电流越限程度（权重40%）：(380-350)/(400-350)=0.6（越限30A，占允许越限范围50A的60%）；②负载率偏离历史均值程度（权重30%）：(82-60)/(75-60)=1.47（超过历史上限15%的1.47倍）；③温度异常程度（权重20%）：(38-35)/(40-35)=