CN119496300A 交直流电源系统监控装置及方法 （国网四川省电力公司资阳供电公司）

了现有技术中交直流电源系统监控方法存在的2获取电网运行状态和负荷变化的电网历史数据，对历史数据集进行预处理，并对预处理后的历史数据集进行因子基于预处理数据集和机器学习算法，构建系统监控模型，并预设系获取交直流电源系统的实时电力数据，以及电网的实时运行状态根据识别结果和电网实际情况，动态调整预设的电压异常判定阈收集与电网历史数据的时间戳相对应的交直流电源系统将电网历史数据和系统历史电力数据进行时间对齐和格式统一处理，构建历史数据利用因子分析技术，从历史数据集中提取出影响交直流电源系统电压波动的关键因将预处理数据集划分为训练集和测试集，利用训练集对系统监控初始模型进行训练，通过测试集对训练好的系统监控初始模型进行验证，评估系统监3中xe表示在时刻t的输入特征向量，T表示时间序列的总长度；对应的输出标签集合为Y={y1,y2…,yn}，其中yt表示在时刻t的真实电压波动状态；系统监控初始模型的表达式其中，hc表示时刻t的隐藏状态；hr-1表示前一时刻的隐藏状态；LSTM表示长短期记根据电压异常事件的统计特征，结合电网运行的安全标准和分析系统监控模型输出的识别结果，评估电压波动的实际影响范将调整后的电压异常判定阈值实时应用于系统监控模型中，对交直4生成包含调节策略和具体操作步骤的调节指令，并根据调节操作的实际效果和电网运行状态的变化数据采集模块，用于获取电网运行状态和负荷变化数据预处理模块，用于对历史数据集进行预处理，以及对预处监控识别模块，用于将实时获取的数据输入系统监控模型，通过系统通信模块，用于将调节指令和预警信息发送给相关的电网运行人员将调节指令发送至交直流电源系统的对应设5理数据集；获取交直流电源系统的实时电力数据，以及电网的实时运行状态和负荷变化数6从电网监控系统和交直流电源系统的记录系统中，提取电网的历史运行状态参收集与电网历史数据的时间戳相对应的交直流电源系统根据预处理数据集的特点和监控需求，基于机器学习算法构建系统监控初始模其中表示在时刻t的输入特征向量，T表示时间序列的总长度；对应的输出标签集合为y:=o(whr+b)(2)7l表示模型在整个时间序列上的预测误差；yt表示时刻t的真实电压波动状分析系统监控模型输出的识别结果，评估电压波动的实际影响范围和潜在风险，当系统监控模型识别到电压波动或潜在异常时，根据识别结果中的电压波动模根据调节操作的实际效果和电网运行状态的变化，持续监测系统监控模型的输8通信模块，用于将调节指令和预警信息发送给相关的电网运行人员和管理人员，从电网监控系统和交直流电源系统的记录系统中，提取电网的历史运行状态参9根据预处理数据集的特点和监控需求，基于机器学习算法构建系统监控初始模其中x表示在时刻t的输入特征向量，T表示时间序列的总长度；对应的输出标签集合为y:=o(whr+b)(2)l表示模型在整个时间序列上的预测误差；yt表示时刻t的真实电压波动状分析系统监控模型输出的识别结果，评估电压波动的实际影响范围和潜在风险，[0046]在一些实施例中，给出对应的交直流电源系统调节策略和预警信息的具体过程当系统监控模型识别到电压波动或潜在异常时，根据识别结果中的电压波动模基于电压异常的类别和紧急程度，从预设的调节策略库中选取对应的调节策略；根据调节操作的实际效果和电网运行状态的变化，持续监测系统监控模型的输通信模块