在审
一种基于增量协同学习的电网流量数据风险识别方法与系统
沈
沈伍强 专利 233
广东电网有限责任公司梁
梁哲恒 专利 268
广东电网有限责任公司裴
裴求根 专利 137
广东电网有限责任公司姚
姚潮生 专利 84
广东电网有限责任公司数智运营中心沈
沈桂泉 专利 177
广东电网有限责任公司数智运营中心王
王业超 专利 79
广东电网有限责任公司数智运营中心崔
崔磊 专利 200
广东电网有限责任公司钱
钱正浩 专利 282
广东电网有限责任公司中山供电局周
周纯 专利 97
广东电网有限责任公司龙
龙震岳 专利 247
广东电网有限责任公司数智运营中心李
李如雄 专利 57
广东电网有限责任公司唐
唐亮亮 专利 86
广东电网有限责任公司数智运营中心卢
卢妤
机构 暂无周
周泽元
机构 暂无张
张金波 专利 216
广东电网有限责任公司吴
吴漾
机构 暂无胡
胡啟镝
机构 暂无张
张小陆 专利 221
广东电网有限责任公司朱
朱昌会
机构 暂无伍
伍江瑶 专利 85
广东电网有限责任公司许
许明杰
机构 暂无赵
赵塞峰
机构 暂无摘要
本发明公开了一种基于增量协同学习的电网流量数据风险识别方法与系统,方法包括:智能网关通过预处理将客户端发送的电网流量数据调整为指定尺寸的二维张量,将所述二维张量输入卷积神经网络模型,获得每个电网流量数据属于各个风险类别的概率分布,并计算每个电网流量数据所属风险类别概率分布的熵平均值随时间的变化情况,识别新风险类别,进而采用新类别对模型进行微调,将微调后的增量模型发送至所述服务器;服务器从各智能网关接收模型,进行聚合后再下发给各智能网关。本发明通过融合新类别检测技术和增量协同学习技术,解决了智能电网快速发展中电网流量数据种类繁杂、变化迅速且多样化的难题,提升了电网流量数据的处理效率和识别准确性。
暂无引用专利



