CN119479230A 一种基于安全态势评估的联动预警方法及其应用 （中国长江电力股份有限公司）_第1页
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文档简介

一种基于安全态势评估的联动预警方法及本发明提供一种基于安全态势评估的联动和特征提取；构建异常评估模型和正常评估模集的数据进行评估，判断水电厂当前的安全状2S5、实时判断安全状态：通过步骤S4动态选择并确定;3praa(w,R,pa2))表示模型预测的第i个样本发生水淹事故的概率，W、R和pan分别是第;;;基于步骤S3中安全参数s和环境因素EnvFactors，通过决策函数D判断实时数据是否4所述系统用于实现如权利要求1_8任一项所述的基于安全态势评估的联所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1到8任一所述的基于安全态势5[0002]随着水电厂规模的扩大和技术的不断进步，对水电厂运行安全的要求也越来越6;pnua(w,R,pan)表示模型预测的第i个样本发生水淹事故的概率，W、和pan分别是第i;;7;8程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行基于安全态势评估的联动预警方9;pnua(w,R,pan)表示模型预测的第i个样本发生水淹事故的概率，W、和pan分别是第i;;;基于步骤S3中安全参数s和环境因素EnvFactors，通过决策函数D判断实时数预警系统的运行效率，尤其在处理大量实时数据和复杂分析任务时保持稳定性和响应速准确性，使用卡尔曼滤波器对原始数据进行噪声过滤，以提高数据质量。采用主成分分析常状况的正常评估模型以及处理异常状态的异常评估模型，采用交叉熵损失函数衡量模[0062]卷积层：这些层通过卷积操作使用多个小的感知区域来提取输入数据的局部特;pnua(w,R,pan)表示模型预测的第i个样本发生水淹事故的概率，w,、和pan分别是第i[0066]此外，采用Adam优化器来调整网络权重，Adam优化器结合了动量和RMSprop的优;[0067]通过结合CNN的强大特征提取能力和交叉熵损失函数以及Adam优化器的高效优化;x是输入数据，这里是水位w、降雨量R和降雨概率的组合，wconv和bconv;;S=f(W,R,paw;0)；该函数综合分析水位W、降雨量R和降雨概率来评估安全状态。S=fw,R,pas;0)=o(WT-CNWOU+tb)。虑多个输入参数，预测水电厂正常状态下和异常状态下的安全风险，w和b是评分函数的f表示CNN模型，θ表示模型的参;

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