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[發(fā)明專利]一種電網(wǎng)暴雨災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201810653334.7 申請日: 2018-06-22
公開(公告)號(hào): CN108898247A 公開(公告)日: 2018-11-27
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 陸佳政;葉鈺;徐勛建;李波;方針;郭俊;楊莉;馮濤 申請(專利權(quán))人: 國網(wǎng)湖南省電力有限公司;國網(wǎng)湖南省電力有限公司防災(zāi)減災(zāi)中心;國家電網(wǎng)有限公司
主分類號(hào): G06Q10/04 分類號(hào): G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06
代理公司: 長沙朕揚(yáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 43213 代理人: 何湘玲
地址: 410000 湖南*** 國省代碼: 湖南;43
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 暴雨災(zāi)害 算法 受限玻爾茲曼機(jī) 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測 電網(wǎng) 訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù) 存儲(chǔ)介質(zhì) 反向傳播 輸電線路 預(yù)測模型 預(yù)測 驗(yàn)證 應(yīng)用范圍廣 氣象災(zāi)害 安全穩(wěn)定 電力系統(tǒng) 更新參數(shù) 樣本數(shù)據(jù) 運(yùn)行水平 初始化 收斂性 主動(dòng)性 智能 更新 學(xué)習(xí)
【權(quán)利要求書】:

1.一種電網(wǎng)暴雨災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測方法,其特征在于,包括以下步驟:

S1:選取歷史暴雨災(zāi)害的相關(guān)數(shù)據(jù)構(gòu)建初始樣本數(shù)據(jù)集,將所述初始樣本數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集和驗(yàn)證樣本數(shù)據(jù)集,并根據(jù)所述訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集初始化受限玻爾茲曼機(jī)算法的參數(shù)值;

S2:反復(fù)學(xué)習(xí)與更新所述參數(shù)值,直至所述受限玻爾茲曼機(jī)算法滿足所述訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集的收斂性;

S3:根據(jù)求解最大化受限玻爾茲曼機(jī)中算法的對數(shù)似然函數(shù)獲得深度學(xué)習(xí)后的受限玻爾茲曼機(jī)算法的參數(shù)值,并通過所述驗(yàn)證樣本數(shù)據(jù)集驗(yàn)證所述受限玻爾茲曼機(jī)算法的預(yù)測精度Eavg,若所述預(yù)測精度Eavg在預(yù)先設(shè)定精度以內(nèi),則進(jìn)行步驟S4,反之,則返回步驟S2;

S4:從所述訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集中選取K個(gè)高級(jí)特征要素作為反向傳播算法的輸入?yún)?shù)集{x1,x2,...,xk},并建立基于反向傳播算法的電網(wǎng)暴雨災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型;

S5:根據(jù)所述反向傳播算法對所述電網(wǎng)暴雨災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整,得到暴雨災(zāi)害預(yù)測模型:

式中,yi表示由K個(gè)高級(jí)特征要素中第i特征要素預(yù)測的暴雨災(zāi)害日數(shù),ψji表示i,j神經(jīng)元對應(yīng)的暴雨災(zāi)害日數(shù),ωji表示i,j神經(jīng)元之間的影響權(quán)重。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電網(wǎng)暴雨災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測方法,其特征在于,

所述步驟S2中的反復(fù)學(xué)習(xí)與更新所述參數(shù)值具體包括以下步驟:

(1)分別計(jì)算所述受限玻爾茲曼機(jī)算法中的顯示層、隱藏層的條件概率:當(dāng)已知顯示層v的狀態(tài)時(shí),計(jì)算隱藏層h第j個(gè)神經(jīng)元的激活概率為:

式中,hj表示隱藏層h第j個(gè)神經(jīng)元,vi表示顯示層的第i個(gè)神經(jīng)元,M表示顯示層的節(jié)點(diǎn)數(shù)量,aj表示顯示層第j個(gè)神經(jīng)元的偏置;

當(dāng)已知隱藏層h的狀態(tài)時(shí),計(jì)算顯示層v第i個(gè)神經(jīng)元的激活概率為:

式中,bi表示隱藏層第i個(gè)神經(jīng)元的偏置,N表示隱藏層的節(jié)點(diǎn)數(shù)量;

其中,上述公式都以f(x)=1/(1+e-x)為激勵(lì)函數(shù);

(2)更新顯示層偏置aj、隱藏層偏置bi以及兩層相互之間的權(quán)重ωij直至所述受限玻爾茲曼機(jī)算法滿足所述訓(xùn)練集樣本的收斂性;

所述步驟S3中的預(yù)測精度Eavg的計(jì)算公式為:

式中,Xi表示第i個(gè)樣本中輸電線路暴雨災(zāi)害實(shí)際值;Yi表示第i個(gè)樣本中輸電線路暴雨災(zāi)害預(yù)測值。

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1、專利原文基于中國國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

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