申请/专利权人：贵州电网有限责任公司

申请日：2023-12-29

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117807542A

主分类号：G06F18/2433

分类号：G06F18/2433;G06F18/213;G06F18/211;G06F18/20;G06Q50/06;G06N3/042;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/0475;G06N3/084;G06N3/086;G06N3/092;G06N3/094;G06N3/126;G06N7/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了一种基于遗传LM算法的电网非正常模式数据识别方法，涉及电网技术领域，包括基于图网络对电网多源运行数据进行特征提取，以构建包含时空信息的高维特征空间；采用多策略混沌优化算法对遗传算法进行初始化，并内嵌自适应遗传算子以进行高效广域搜索；借助条件生成对抗网络构建深度神经网络模型，并引入自适应优化机制调整高级反馈；通过模型基准测试和迭代优化机制对模型性能进行评估和持续优化，并采用自适应模型评估机制自动识别性能瓶颈；结合优化的模型框架和强化学习算法的奖励机制，以识别和判断电网中异常状态及其演化过程。本发明采用自适应机制和反馈循环对模型进行动态监控和实时调整，提高系统的鲁棒性和适用性。

主权项：1.一种基于遗传LM算法的电网非正常模式数据识别方法，其特征在于：包括，基于图网络对电网多源运行数据进行特征提取，以构建包含时空信息的高维特征空间；采用多策略混沌优化算法对遗传算法进行初始化，并内嵌自适应遗传算子以进行高效广域搜索；借助条件生成对抗网络构建深度神经网络模型，并引入自适应优化机制调整高级反馈；通过模型基准测试和迭代优化机制对模型性能进行评估和持续优化，并采用自适应模型评估机制自动识别性能瓶颈；结合优化的模型框架和强化学习算法的奖励机制，以识别和判断电网中异常状态及其演化过程。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 贵州电网有限责任公司 基于遗传LM算法的电网非正常模式数据识别方法及系统

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