基于改进深度学习的配电自动化终端遥测异常数据监测方法  

作　　者：郝丽萍 杜娟 申国华 谭彦毅 李治宇 

机构地区：[1]贵州电网有限责任公司六盘水供电局,贵州六盘水553001 [2]贵州电网有限责任公司人才发展中心,贵州贵阳550004 [3]贵州电网有限责任公司铜仁供电局,贵州铜仁554300

出　　处：《中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术》2025年第1期058-061,共4页

基　　金：2024年职工创新项目——配电自动化终端装置故障监测及自愈装置,项目编号为060200KZ24090059。

摘　　要：为提高配电自动化终端遥测异常数据监测的准确性和效率,提出了基于改进深度学习的配电自动化终端遥测异常数据监测方法研究。制定采集计划,采集配电自动化终端的实时遥测数据;基于采集到的数据,进行特征提取,随后采用归一化方法,将遥测数据转换至统一的尺度上;构建改进深度学习模型,将归一化后的遥测数据,通过确定误差阈值和安全阀值的方式判断模型预测结果是否准确。最终,实现对遥测数据的智能分析与实时监测目标。实验结果表明,该方法监测到的异常数据与实际状况完全一致,充分验证了其有效性和精确度,且能够在异常发生后2秒内迅速响应,具有较高的监测时效性。

关 键 词：改进深度学习 配电自动化终端 遥测 异常 数据 监测 

分 类 号：TM764[电气工程—电力系统及自动化]