本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)智能化管理，尤其涉及一種智能化異常負(fù)荷行為識(shí)別與響應(yīng)方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
1、隨著電力系統(tǒng)負(fù)荷的復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)性不斷提高，異常負(fù)荷行為(如突發(fā)電力激增、非線性負(fù)荷特性)對(duì)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行構(gòu)成了巨大的挑戰(zhàn)。這些異常行為可能由設(shè)備故障、惡劣環(huán)境條件或非正常用電行為引起，如果不能及時(shí)識(shí)別和響應(yīng)，可能會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)的過(guò)載、供電中斷甚至安全事故。
2、現(xiàn)有的異常負(fù)荷行為識(shí)別技術(shù)存在如下主要問(wèn)題：
3、1.靜態(tài)規(guī)則限制：
4、傳統(tǒng)方法通常依賴預(yù)定義的固定規(guī)則或閾值來(lái)判斷異常負(fù)荷行為。這種方法在應(yīng)對(duì)復(fù)雜且動(dòng)態(tài)的環(huán)境變化時(shí)適應(yīng)性較差，容易出現(xiàn)誤報(bào)或漏報(bào)。
5、2.孤立模型應(yīng)用：
6、現(xiàn)有技術(shù)主要采用獨(dú)立的機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)負(fù)荷行為進(jìn)行分類，這些模型對(duì)負(fù)荷行為的時(shí)間序列特性和復(fù)雜非線性關(guān)系理解有限，導(dǎo)致識(shí)別的準(zhǔn)確率和魯棒性不足。
7、3.響應(yīng)滯后性：
8、目前的異常負(fù)荷響應(yīng)過(guò)程通常與識(shí)別環(huán)節(jié)分離，響應(yīng)策略多依賴人工干預(yù)或固定邏輯，這種滯后的響應(yīng)機(jī)制難以快速適應(yīng)異常負(fù)荷行為的實(shí)時(shí)變化。
9、為了應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)，需要一種能夠結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)、生成模擬異常行為數(shù)據(jù)并實(shí)現(xiàn)閉環(huán)響應(yīng)的智能化方法，以提高異常負(fù)荷行為識(shí)別的準(zhǔn)確性和響應(yīng)效率，滿足電力系統(tǒng)的智能化發(fā)展需求。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、鑒于上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的問(wèn)題，提出了本發(fā)明。
2、因此，本發(fā)明提供了一種智能化異常負(fù)荷行為識(shí)別與響應(yīng)方法，具體用于對(duì)電力系統(tǒng)中異常負(fù)荷行為進(jìn)行高精度識(shí)別和實(shí)時(shí)響應(yīng)，以提高電力系統(tǒng)運(yùn)行的可靠性、穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)性。
3、為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案，一種智能化異常負(fù)荷行為識(shí)別與響應(yīng)方法，包括：多模態(tài)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理；
4、異常行為建模；
5、利用生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成模擬異常樣本；
6、基于訓(xùn)練后的模型，識(shí)別負(fù)荷行為的異常特征并進(jìn)行分類；
7、通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)生成最優(yōu)響應(yīng)策略，動(dòng)態(tài)調(diào)整負(fù)荷或切斷電源，最小化響應(yīng)成本并縮短服務(wù)恢復(fù)時(shí)間。
8、作為本發(fā)明所述的一種智能化異常負(fù)荷行為識(shí)別與響應(yīng)方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述多模態(tài)數(shù)據(jù)采集包括電力數(shù)據(jù)、時(shí)間序列特征、環(huán)境數(shù)據(jù)。
9、作為本發(fā)明所述的一種智能化異常負(fù)荷行為識(shí)別與響應(yīng)方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述預(yù)處理包括，異常數(shù)據(jù)填補(bǔ)、歸一化處理、降噪處理。
10、作為本發(fā)明所述的一種智能化異常負(fù)荷行為識(shí)別與響應(yīng)方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述識(shí)異常行為建模包括，采用結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型，提取負(fù)荷行為的時(shí)間序列特征并對(duì)異常行為進(jìn)行分類。
11、作為本發(fā)明所述的一種智能化異常負(fù)荷行為識(shí)別與響應(yīng)方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述生成模擬異常樣本包括生成器模型和判別器模型；
12、所述生成器模型利用生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成異常負(fù)荷樣本；
13、所述判別器模型為判斷生成樣本的真實(shí)性；
14、過(guò)對(duì)抗目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化生成器和判別器模型，生成多樣化的異常負(fù)荷行為樣本。
15、作為本發(fā)明所述的一種智能化異常負(fù)荷行為識(shí)別與響應(yīng)方法的一種優(yōu)選方案，其中所述生成最優(yōu)響應(yīng)策略包括，
16、根據(jù)檢測(cè)到的異常行為特征和位置生成狀態(tài)；
17、針對(duì)不同異常類型生成調(diào)整負(fù)荷或切斷電源的響應(yīng)動(dòng)作；
18、以響應(yīng)成本最小化和服務(wù)恢復(fù)時(shí)間最短為目標(biāo)進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)優(yōu)化。
19、作為本發(fā)明所述的一種智能化異常負(fù)荷行為識(shí)別與響應(yīng)方法的一種優(yōu)選方案，其中：通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)生成最優(yōu)響應(yīng)策略生成的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)表示為，
20、
21、其中，c響應(yīng)為響應(yīng)成本，t恢復(fù)為服務(wù)恢復(fù)時(shí)間，η為時(shí)間加權(quán)因子。
22、作為本發(fā)明所述的一種智能化異常負(fù)荷行為識(shí)別與響應(yīng)系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：包括，數(shù)據(jù)采集預(yù)處理模塊、異常行為建模模塊、gan異常生成模塊、異常特征識(shí)別模塊、最優(yōu)響應(yīng)策略模塊。
23、一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)一種智能化異常負(fù)荷行為識(shí)別與響應(yīng)方法中任一項(xiàng)所述的方法的步驟。
24、一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)一種智能化異常負(fù)荷行為識(shí)別與響應(yīng)方法中任一項(xiàng)所述的方法的步驟。
25、本發(fā)明的有益效果：其一，識(shí)別精度高：通過(guò)結(jié)合cnn和lstm，充分提取負(fù)荷行為的空間特征和時(shí)間序列特征，實(shí)現(xiàn)高精度的異常行為識(shí)別。
26、其二，泛化能力強(qiáng)：通過(guò)生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(gan)生成模擬異常負(fù)荷樣本，提高模型對(duì)未知異常行為的識(shí)別能力。
27、其三，響應(yīng)速度快：利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)優(yōu)化響應(yīng)策略，實(shí)現(xiàn)檢測(cè)與響應(yīng)的高效聯(lián)動(dòng)管理，顯著縮短服務(wù)恢復(fù)時(shí)間。
28、其四，端到端智能化：將異常檢測(cè)與響應(yīng)策略結(jié)合，實(shí)現(xiàn)從識(shí)別到優(yōu)化的全閉環(huán)管理，提升電力系統(tǒng)運(yùn)行的安全性和穩(wěn)定性。
1.一種智能化異常負(fù)荷行為識(shí)別與響應(yīng)方法，其特征在于：包括，
2.如權(quán)利要求1所述的一種智能化異常負(fù)荷行為識(shí)別與響應(yīng)方法，其特征在于：所述多模態(tài)數(shù)據(jù)采集包括電力數(shù)據(jù)、時(shí)間序列特征、環(huán)境數(shù)據(jù)。
3.如權(quán)利要求2所述的一種智能化異常負(fù)荷行為識(shí)別與響應(yīng)方法，其特征在于：所述預(yù)處理包括，異常數(shù)據(jù)填補(bǔ)、歸一化處理、降噪處理。
4.如權(quán)利要求3所述的一種智能化異常負(fù)荷行為識(shí)別與響應(yīng)方法，其特征在于：所述識(shí)異常行為建模包括，采用結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型，提取負(fù)荷行為的時(shí)間序列特征并對(duì)異常行為進(jìn)行分類。
5.如權(quán)利要求4所述的一種智能化異常負(fù)荷行為識(shí)別與響應(yīng)方法，其特征在于：所述生成模擬異常樣本包括生成器模型和判別器模型；
6.如權(quán)利要求5所述的一種智能化異常負(fù)荷行為識(shí)別與響應(yīng)方法，其特征在于：所述生成最優(yōu)響應(yīng)策略包括，
7.如權(quán)利要求6所述的一種智能化異常負(fù)荷行為識(shí)別與響應(yīng)方法，其特征在于：通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)生成最優(yōu)響應(yīng)策略生成的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)表示為，
8.一種基于權(quán)利要求1-7任一所述的一種智能化異常負(fù)荷行為識(shí)別與響應(yīng)方法的系統(tǒng)，其特征在于：包括，數(shù)據(jù)采集預(yù)處理模塊、異常行為建模模塊、gan異常生成模塊、異常特征識(shí)別模塊、最優(yōu)響應(yīng)策略模塊。
9.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的方法的步驟。
10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的方法的步驟。