CN114429246B 一种基于异构神经网络的电网潜在安全确定方法及装置 （广东电网有限责任公司）

一种基于异构神经网络的电网潜在安全确本发明公开了一种基于异构神经网络的电的异构神经网络对所述训练样本集进行训练预测结果集对多个预设的异构神经网络进行迭代2采用多个预设的异构神经网络对所述训练样本集进行训练预测得到多个基础预测结采用所述基础预测结果集对多个预设的异构神经网络进行迭代更新计算得到目标预基于所述真值差值计算每个所述预设的异构神经网络的基础预测利用所述多个内积分别更新每个所述预设的异构神经网络的计算权重得到多个更新采用所述多个更新权重和所述基础预测结果集计算得到目标预测结所述利用所述多个内积分别更新每个所述预设的异构神经网络的计算权重得到多个根据所述更新内积更新每个所述预设的异构神经网络的计算权重，得到多个更新权采用所述归一化权重和所述基础预测结果集计算得到目标预测结所述归一化权重和所述基础预测结果集的计算公式如i,3分别计算得到每个所述预设的异构神经网络的初始权重，集成所述多个初始矩阵与所述多个基础预测结果得到基础分别将所述目标预测结果集的每行预测数据与预设阈值进7.根据权利要求1-6任意一项所述的基于异构神经网络的电网潜在安全确定方法，其训练与集成模块，用于采用多个预设的异构神经网络迭代更新模块，用于采用所述基础预测结果集对多个预设的异构神基于所述真值差值计算每个所述预设的异构神经网络的基础预测4利用所述多个内积分别更新每个所述预设的异构神经网络的计算权重得到多个更新采用所述多个更新权重和所述基础预测结果集计算得到目标预测结所述利用所述多个内积分别更新每个所述预设的异构神经网络的计算权重得到多个根据所述更新内积更新每个所述预设的异构神经网络的计算权重，得到多个更新权5[0002]电力网络的安全运行是国家能源安全的重要环节也是保证国家工业和经济命脉[0003]目前常用的电网安全威胁预测方法是利用历史异常数据信息进行复杂的数学建[0006]本发明实施例的第一方面提供了一种基于异构神经网络的电网潜在安全确定方[0008]采用多个预设的异构神经网络对所述训练样本集进行训练预测得到多个基础预[0009]采用所述基础预测结果集对多个预设的异构神经网络进行迭代更新计算得到目[0014]利用所述多个内积分别更新每个所述预设的异构神经网络的计算权重得到多个6[0026]oj=0-ti,t>0i,为内积；为第i个异构神经网络对应的基础预测结果；为基础预测结7[0042]本发明实施例的第二方面提供了一种基于异构神经网络的电网潜在安全确定装[0048]图1是本发明一实施例提供的一种基于异构神经网络的电网潜在安全确定方法的[0049]图2是本发明一实施例提供的一种基于异构神经网络的电网潜在安全确定方法的[0050]图3是本发明一实施例提供的一种基于异构神经网络的电网潜在安全确定装置的于异构神经网络的电网潜在安全确定方法进[0054]参照图1，示出了本发明一实施例提供的一种基于异构神经网络的电网潜在安全8多个不同的设备的异常数据样本组成成训练样[0059]S12、采用多个预设的异构神经网络对所述训练样本集进行训练预测得到多个基[0061]可选地，可以将训练样本集分别输入至每个预设的异构9[0070]长短期记忆网络有两个LSTM层，神经元个数分别为30、20，一个Dropout层，卷积神经网络或残差网络提取局部特征再输入门控循环单元或长短期记忆网络提取时序时将其按照样本处理方式生成样本并将数据送入异[0084]S13、采用所述基础预测结果集对多个预设的异构神经网络进行迭代更新计算得[0101]ai=q-ti,t>0[0106]子步骤S1342、采用所述归一化权重和所述基础预测结果集计算得到目标预测结[0121]oj=0-ti,c>0Wscale*为归一化权重的集合。测结果集。[0144]子步骤S141、分别将所述目标预测结果集的每行预测数[0149]参照图2，示出了本发明一实施例提供的一种基于异构神经网络的电网潜在安全各个神经网络的权重，从而可以利用更新后的权重调用各个神经网络进行安全风险预测，3，示出了本发明一实施例提供的一种基于异构神经网络的电网潜在安全确定装置的结构[0155]训练与集成模块302，用于采用多个预设的异构神经网络对所述训练样本集进行[0156]迭代更新模块303，用于采用所述基础预测结果集对多个预设的异构神经网络进[0161]利用所述多个内积分别更新每个所述预设的异构神经网络的计算权重得到多个[