公开(公告)号：CN109886833A

公开(公告)日：2019-06-14

申请号：CN201910053584.1

申请日：2019-01-21

Applicant: 广东电网有限责任公司信息中心

Inventor： 杨永娇 ,  陈守明 ,  林强

IPC: G06Q50/06 ,  G06N3/04 ,  H04L29/06

Abstract: 本发明公开了一种面向智能电网服务器流量异常检测的深度学习方法。该方法基于监控电网服务器流量的高维时间序列数据信息，利用一种基于两层LSTM神经元的Encoder-Decoder深度神经网络，构建了流量正常状态估计。基于估计得到的流量正常行为，分析其与实测值残差的分布情况，并最终给出置信区间作为判别异常行为的控制限，从而实现了对智能电网服务器流量异常行为的检测。本发明方法够自适应动态逼近变量间非线性关系，无需进行人为干预选取变量特征，无需数据降维，具有一定的普适性，且对预防严重故障的发生有着十分重要的科学意义和应用价值。

公开(公告)号：CN109828182A

公开(公告)日：2019-05-31

申请号：CN201811446540.7

申请日：2018-11-29

Applicant: 广东电网有限责任公司信息中心

Inventor： 彦逸 ,  李波 ,  占力超 ,  肖建毅 ,  梁运德 ,  尚艳伟 ,  钟苏生 ,  周开东 ,  林细君 ,  麦晓辉 ,  王飞鸣 ,  杨永娇 ,  曾朝霖 ,  陈守明 ,  唐亮亮 ,  林强 ,  黄巨涛 ,  温柏坚

IPC: G01R31/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于故障分类处理的电网系统故障分析预警方法，涉及电网技术领域，包括以下步骤：数据采集梳理步骤：获取某一时间段内电网系统的各类故障数据，并将故障数据构成时间序列数据；故障类型分类步骤：根据时间序列数据判断故障的发生是否具有周期性，根据故障是否具有周期性对故障类型进行分类；预警步骤：对分类后的故障分别建立预测模型，将不同类型的时间序列数据输入对应的预测模型中，获得预测结果，以预测结果为中心，以预设倍数的标准差为宽度建立预警红线，以预警红线为依据判断是否进行预警。针对不同类型的故障建立不同的预测模型，以对不同类型的故障进行预判与警示。