(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111504164.4 (22)申请日 2021.12.10 (71)申请人 国网江苏省电力有限公司 地址 210000 江苏省南京市上海路215号 申请人 江苏秉信科技有限公司 　戴上 (72)发明人 戴上　仇晨光　杨康　李骁　 赵玉林　丁超杰　王博仑　 (51)Int.Cl. G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06Q 50/06(2012.01) G06F 40/30(2020.01) G06F 16/33(2019.01) (54)发明名称 一种调控工作管理系统用智能化断面信号 异常检测方法 (57)摘要 本发明提供一种调控工作管理系统用智能 化断面信号异常检测方法。 所述调控工作管理系 统用智能化断面信号异常检测方法包括循环神 经网络的端到端断面信号序列预测模 型、 注意力 机制的端到端断面信号序列预测模型和门控卷 积神经网络模 型与算法； 所述信号异常检测方法 包括以下步骤： 步骤一： 在预设好的时间、 长度和 间隔下， 记录 所有信号； 步骤二： 使用已有的信号 监控工具， 来记录各种信号。 本发明提供的调控 工作管理系统用智能化断面信号异常检测方法 具有可以准确分析异常信号的诱因， 提供异常信 号的合理提醒方式， 从而完善断面信号分析功能 的优点。 权利要求书1页 说明书7页 附图3页 CN 114239801 A 2022.03.25 CN 114239801 A 1.一种调控工作管理系统用智能化断面信号异常检测方法， 其特征在于， 包括循环神 经网络的端到端断面信号序列预测模型、 注意力机制的端到端断面信号序列预测模型和门 控卷积神经网络模型与算法； 所述信号异常检测方法包括以下步骤： 步骤一： 在预设好的时间、 长度和间隔下， 记录所有信号； 步骤二： 使用已有的信号 监控工具， 来记录各种信号； 步骤三： 创建Log文件， 基于Log文件中的信号信息， 构建行为语言模型， 通过包含LSTM 的循环神经网络实现模型构建； 步骤四： 通过L og文件来对循环神经网络进行重复训练； 步骤五： 将上述(4)中训练好的循环神经网络用来提取特征并进行特征成像， 训练得到 的特征抽取器可以把前面的一系列输入映射 为下一个操作； 步骤六： 通过训练卷积神经网络(CNN)来实现异常检测， 将得到的特征成像中有很多行 为的特征， 将CNN把特征图像中的局部特 征， 进一步分为正常特征和非正常特 征。 2.根据权利要求1所述的调控工作管理系统用智能化断面信号异常检测方法， 其特征 在于， 所述循环神经网络的端到端断面信号序列预测模型是通过循环神经网络在自然语言 上的应用， 用于研究断面信号的语言模型， 使用循环神经网络语言模型学习断面信号蕴含 的语义信息， 生成每 个断面信号的向量空间表示。 3.根据权利要求1所述的调控工作管理系统用智能化断面信号异常检测方法， 其特征 在于， 所述注意力机制的端到端断面信号序列预测模型是用于注意力机制提取原序列和目 标序列之间的语义对其关系， 以增 加预测序列的准确率。 4.根据权利要求1所述的调控工作管理系统用智能化断面信号异常检测方法， 其特征 在于， 所述门控卷积神经网络模型与算法是用于预测序列补充的潜在异常信号。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114239801 A 2一种调控工作管理系统用智能化断面信号 异常检测方 法 技术领域 [0001]本发明属于调控工作管理系统用智能化断面信号异常检测方法技术领域， 尤其涉 及一种调控工作管理系统用智能化断面信号异常检测方法。 背景技术 [0002]智能电网具有可靠、 高效、 安全等特点， 是现代电网发展的方向。 在智能电网中， 运 行断面是电力系统调度运行监控的重要内容。 随着供电及管理设备数量急速增长， 供电设 备的管理趋向于智能化。 电网规模及复杂性的不断提升， 调控员的电网运行工作越发复杂， 工作要求不断提升， 实现高效的管理方式是当下电网发展的必然趋势， 相关技术中， 公开了 一种基于联邦学习的智能电网设备异常检测方法和系统， 方法包括以下步骤： 每个智能电 网设备建立自身的本地数据集； 每个所述智能电网设备对所述本地数据集执行本地模型训 练； 每个所述智能电网设备在进行所述本地模型训练后， 计算自身的模型更新并将所述自 身的模型更新上传至服务器； 所述服务器对接收到的所述模型更新执行聚合操作得到新的 全局模型， 并将所述新的全局模 型发送到每个所述智能电网设备； 循环执行以上步骤， 直到 全局模型达到最佳收敛， 并以该全局模型作为最佳全局模型， 每个所述智能电网设备使用 所述最佳全局模型执行异常检测任务。 根据本发明实施例的方法， 能够检测出多个智能电 网设备中出现异常的智能电网设备。 [0003]但是， 上述结构中还存在不足之处， 当前调控工作历管理系统中， 对于断面信号分 析存在不足。 当前 的断面信号分析从各个维度对电网的断面信号进行查询统计， 但是对于 信号的诱因及准确性并没有能够进行区分， 对于异常的信号 也缺乏合理的提醒 方式。 [0004]因此， 有必要提供一种新的调控工作管理系统用智能化断面信号异常检测方法解 决上述技术问题 发明内容 [0005]本发明解决的技术问题是提供一种准确分析异常信号的诱因， 提供异常信号的合 理提醒方式， 从而完善断面信号分析功能的调控工作管理系统用智能化断面信号异常检测 方法。 [0006]为解决上述技术问题， 本发明提供的调控工作管理系统用智能化断面信号异常检 测方法包括： 包括循环神经网络的端到端断面信号序列预测模型、 注意力机制的端到端断 面信号序列预测模型和门控卷积神经网络模型与算法； [0007]所述信号异常检测方法包括以下步骤： [0008]步骤一： 在预设好的时间、 长度和间隔下， 记录所有信号； [0009]步骤二： 使用已有的信号 监控工具， 来记录各种信号； [0010]步骤三： 创建Log文件， 基于Log文件中的信号信息， 构建行为语言模型， 通过包含 LSTM的循环神经网络实现模型构建； [0011]步骤四： 通过L og文件来对循环神经网络进行重复训练；说　明　书 1/7 页 3 CN 114239801 A 3