[發(fā)明專利]一種配電網(wǎng)不良數(shù)據(jù)的處理方法、裝置、設備和存儲介質

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110120172.2
• 申請日: 2021-01-28
• 公開（公告）號: CN112819067A
• 公開（公告）日: 2021-05-18
• 發(fā)明（設計）人: 曾順奇;吳杰康;余方明
• 申請（專利權）人: 廣東電網(wǎng)有限責任公司廣州供電局
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 北京集佳知識產(chǎn)權代理有限公司 11227
• 代理人: 蘇云輝

1.一種配電網(wǎng)不良數(shù)據(jù)的處理方法，其特征在于，包括：

獲取配電網(wǎng)中預置時間段內(nèi)的量測數(shù)據(jù)，所述量測數(shù)據(jù)包括節(jié)點電壓、線路電流和支路功率；

將所述量測數(shù)據(jù)輸入預置辨識模型進行數(shù)據(jù)分類，輸出所述量測數(shù)據(jù)的辨識結果，其中，所述量測數(shù)據(jù)的辨識結果包括正常數(shù)據(jù)和不良數(shù)據(jù)；

基于所述辨識結果確定所述量測數(shù)據(jù)中的不良數(shù)據(jù)出現(xiàn)的時刻t，將所述不良數(shù)據(jù)出現(xiàn)的時刻t之前的預置數(shù)量個所述正常數(shù)據(jù)輸入至預置數(shù)據(jù)修正模型，得到時刻t的預測數(shù)據(jù)；

將時刻t的所述預測數(shù)據(jù)替代時刻t的所述不良數(shù)據(jù)，得到修正后的所述量測數(shù)據(jù)。

2.根據(jù)權利要求1所述的配電網(wǎng)不良數(shù)據(jù)的處理方法，其特征在于，所述將所述量測數(shù)據(jù)輸入預置辨識模型進行數(shù)據(jù)分類，輸出所述量測數(shù)據(jù)的辨識結果，之前還包括：

通過預置公式對所述量測數(shù)據(jù)進行預處理，所述預置公式為：

其中，為第i類量測數(shù)據(jù)中的第j維數(shù)據(jù)，為預處理之后的第i類量測數(shù)據(jù)中的第j維數(shù)據(jù)；i＝1,2,3，分別代表節(jié)點電壓、線路電流、支路功率；j＝1,2,…,N_i，N_i為第i類量測數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)總維數(shù)。

3.根據(jù)權利要求1所述的配電網(wǎng)不良數(shù)據(jù)的處理方法，其特征在于，所述預置辨識模型的配置過程為：

獲取量測數(shù)據(jù)訓練集，所述量測數(shù)據(jù)訓練集中的各訓練樣本的標簽為所述正常數(shù)據(jù)或所述不良數(shù)據(jù)；

將所述量測數(shù)據(jù)訓練集輸入到預置卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，輸出各所述訓練樣本對應的預測結果；

基于各所述訓練樣本對應的預測結果和所述標簽，通過損失函數(shù)計算損失值；

基于所述損失值，通過梯度下降法更新所述預置卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)，直至所述損失值低于預置閾值，得到所述預置辨識模型。

4.根據(jù)權利要求1所述的配電網(wǎng)不良數(shù)據(jù)的處理方法，其特征在于，所述預置數(shù)據(jù)修正模型為Q學習-長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡模型；

相應的，所述將所述不良數(shù)據(jù)出現(xiàn)的時刻t之前的預置數(shù)量個所述正常數(shù)據(jù)輸入至預置數(shù)據(jù)修正模型，得到時刻t的預測數(shù)據(jù)，包括：

將所述不良數(shù)據(jù)出現(xiàn)的時刻t之前的n個所述正常數(shù)據(jù)輸入至所述Q學習-長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡模型，使得所述Q學習-長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡模型基于前n個時刻t-1、t-2、...、t-n的隱藏層狀態(tài)和單元狀態(tài)對n個所述正常數(shù)據(jù)進行處理，并基于Q學習機制，得到時刻t之前的最佳隱藏層狀態(tài)和最佳單元狀態(tài)，最后通過全連接層對時刻t之前的所述最佳隱藏層狀態(tài)和所述最佳單元狀態(tài)進行處理，輸出時刻t的預測數(shù)據(jù)。

5.根據(jù)權利要求1所述的配電網(wǎng)不良數(shù)據(jù)的處理方法，其特征在于，所述基于所述辨識結果確定所述量測數(shù)據(jù)中的不良數(shù)據(jù)出現(xiàn)的時刻t，將所述不良數(shù)據(jù)出現(xiàn)的時刻t之前的預置數(shù)量個所述正常數(shù)據(jù)輸入至預置數(shù)據(jù)修正模型，得到時刻t的預測數(shù)據(jù)，之后還包括：

將時刻t的所述預測數(shù)據(jù)輸入至所述預置辨識模型進行數(shù)據(jù)分類，輸出時刻t的所述預測數(shù)據(jù)的辨識結果；

相應的，所述將時刻t的所述預測數(shù)據(jù)替代時刻t的所述不良數(shù)據(jù)，得到修正后的所述量測數(shù)據(jù)，包括：

當時刻t的所述預測數(shù)據(jù)的辨識結果為所述正常數(shù)據(jù)時，將時刻t的所述預測數(shù)據(jù)替代時刻t的所述不良數(shù)據(jù)，得到修正后的所述量測數(shù)據(jù)。

6.一種配電網(wǎng)不良數(shù)據(jù)的處理裝置，其特征在于，包括：

獲取單元，用于獲取配電網(wǎng)中預置時間段內(nèi)的量測數(shù)據(jù)，所述量測數(shù)據(jù)包括節(jié)點電壓、線路電流和支路功率；

第一分類單元，用于將所述量測數(shù)據(jù)輸入預置辨識模型進行數(shù)據(jù)分類，輸出所述量測數(shù)據(jù)的辨識結果，其中，所述量測數(shù)據(jù)的辨識結果包括正常數(shù)據(jù)和不良數(shù)據(jù)；

輸入單元，用于基于所述辨識結果確定所述量測數(shù)據(jù)中的不良數(shù)據(jù)出現(xiàn)的時刻t，將所述不良數(shù)據(jù)出現(xiàn)的時刻t之前的預置數(shù)量個所述正常數(shù)據(jù)輸入至預置數(shù)據(jù)修正模型，得到時刻t的預測數(shù)據(jù)；

替代單元，用于將時刻t的所述預測數(shù)據(jù)替代時刻t的所述不良數(shù)據(jù)，得到修正后的所述量測數(shù)據(jù)。