基于机理模型与人工智能的电力系统异常识别方法及系统

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基于机理模型与人工智能的电力系统异常识别方法及系统
申请号:CN202510940657
申请日期:2025-07-09
公开号:CN121030504A
公开日期:2025-11-28
类型:发明专利
摘要
本发明提供基于机理模型与人工智能的电力系统异常识别方法及系统,属于电力系统安全技术领域。包括:根据电网支路功率平衡和节点能量守恒关系构建稳态模型,利用稳态模型计算时序序列的功率平衡偏差,根据是否存在功率平衡偏差标记各数据点,组成先验数据集;提取出判断为不存在平衡偏差的数据点组成一次检测数据集,构建贝叶斯‑卡尔曼融合检测模型对一次检测数据集进行一次检测;提取出判断为非异常数据的数据点组成二次检测数据集,构建FCM‑GEP检测模型,对二次检测数据集进行二次检测;将两种检测模型通过无约束非线性最小二乘优化方法融合为异常数据检测函数,用于持续实时获取先验数据集对非异常部分数据进行补充检测。
技术关键词
异常识别方法 异常数据检测 稳态模型 节点 表达式 有功功率 电力系统安全技术 能量守恒 系统状态估计 基因 支路 基尔霍夫定律 FCM算法 等效电路模型 偏差 矩阵