公开(公告)号：CN118861961A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202411354085.3

申请日：2024-09-27

Applicant: 烟台大学

Inventor： 刘兆伟 ,  刘文哲 ,  刘延乐 ,  阎维青 ,  刘志中 ,  孟振华 ,  赵相福 ,  于自强 ,  宋永超 ,  姜岸佐 ,  李恒 ,  单垚

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种基于LSTM‑VAE网络的电网数据异常检测方法及系统。方法包括获取智能电网数据；构建长短时记忆网络和VAE的LSTM‑VAE网络模型；利用智能电网数据对LSTM‑VAE网络模型进行网络训练；利用训练好的模型进行电网异常检测。本发明结合LSTM和VAE的优势，LSTM能够有效处理电网数据的时序性，捕捉故障前后不同时间点数据的变化趋势和规律；VAE则通过学习数据的潜在分布，更好地重构数据和检测异常。两者结合可以更准确地识别电网数据中的异常情况。

公开(公告)号：CN118861956A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202411345345.0

申请日：2024-09-26

Applicant: 烟台大学

Inventor： 刘兆伟 ,  杨海涛 ,  刘延乐 ,  阎维青 ,  刘志中 ,  赵相福 ,  于自强 ,  宋永超 ,  姜岸佐 ,  单垚 ,  李恒

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/213 ,  G06F18/241 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种基于图神经网络的电力系统数据异常检测方法及系统。方法，包括获取电力系统数据；根据获取的电力系统数据，生成图结构；利用图卷积神经网络对图结构的节点特征进行初步特征提取，得到特征序列；使用基于异常注意机制的编码器从特征序列中进一步提取特征，得到注意力分数；使用基于多头注意力机制的解码器重构编码器提取的特征，并计算重构误差；根据重构误差计算异常得分，基于异常得分判断是否存在异常。本发明通过引入基于图结构的深度学习技术，结合图卷积神经网络和异常注意机制，有效提升了电力系统中异常检测的精度和效率。