本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)，具體是一種基于深度學習的電力系統(tǒng)終端行為識別方法。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)代社會中，電力系統(tǒng)作為國家能源基礎(chǔ)設(shè)施的核心，隨著智能電網(wǎng)的快速發(fā)展，電力系統(tǒng)終端設(shè)備數(shù)量急劇增加，涵蓋智能電表、分布式電源接入設(shè)備、電動汽車充電樁等。這些終端設(shè)備的行為特征復雜多樣且動態(tài)變化，使得對其行為的準確識別成為保障電力系統(tǒng)安全、穩(wěn)定、高效運行的關(guān)鍵問題。

2、傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)終端行為識別方法主要依賴于預(yù)先設(shè)定的規(guī)則對終端行為進行判斷或?qū)v史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征進行分析來識別行為，在處理簡單、規(guī)則明確的行為時具有一定的效果，但對于復雜多變的行為模式，規(guī)則的制定難度大且缺乏靈活性，難以適應(yīng)電力系統(tǒng)不斷發(fā)展和變化的需求。

3、深度學習技術(shù)能夠從大量的原始數(shù)據(jù)中自動學習到深層次的特征表示，無需人工進行復雜的特征工程。因此，將深度學習技術(shù)應(yīng)用于電力系統(tǒng)終端行為識別，采集終端數(shù)據(jù)，準確、高效處理終端數(shù)據(jù)，并分析終端數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)，能夠提前預(yù)警異常行為，為電力系統(tǒng)的安全運行提供有力保障，為此，現(xiàn)提供一種基于深度學習的電力系統(tǒng)終端行為識別方法。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的可以通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)：

2、一種基于深度學習的電力系統(tǒng)終端行為識別方法，包括以下步驟：

3、步驟s1：采集終端綜合數(shù)據(jù)和捕獲時間，構(gòu)建終端數(shù)據(jù)序列；

4、步驟s2：對終端數(shù)據(jù)序列進行數(shù)圖提取，獲得終端系數(shù)峰點，根據(jù)終端系數(shù)峰點進行形態(tài)變換，獲得峰點核心采樣陣；

5、步驟s3：設(shè)置局部邊界系數(shù)對峰點核心采樣陣進行局部提取，獲得邊界峰點采樣陣，通過對邊界峰點采樣陣進行聯(lián)合變換并與終端序列系數(shù)進行特征提取，獲得終端特征系數(shù)組；

6、步驟s4：對終端特征系數(shù)組進行信息流轉(zhuǎn)換，獲得終端特征流段，對終端特征流段進行提取構(gòu)建，獲得終端向量存儲庫，對終端向量存儲庫進行對照選取，獲得基準終端向量，通過基準終端向量對終端向量存儲庫進行遍歷比對，獲得終端碼類距離，根據(jù)終端碼類距離進行判定補充，獲得分類向量存儲庫；

7、步驟s5：根據(jù)終端特征流段對分類向量存儲庫進行對接還原，獲得分類流段存儲庫，設(shè)置終端數(shù)據(jù)閾值進行形式替換，獲得閾值參照陣，根據(jù)閾值參照陣對分類流段存儲庫進行行為篩查，獲得異常數(shù)據(jù)行為。

8、優(yōu)選的，采集終端綜合數(shù)據(jù)的過程包括：

9、對電力系統(tǒng)終端進行全面采集，獲得終端綜合數(shù)據(jù)，并對全面采集的終端綜合數(shù)據(jù)進行時間標記，獲得捕獲時間；

10、根據(jù)所獲得的捕獲時間對終端綜合數(shù)據(jù)進行時間排序，獲得終端數(shù)據(jù)序列。

11、優(yōu)選的，對終端數(shù)據(jù)序列進行數(shù)圖提取的過程包括：

12、對終端數(shù)據(jù)序列進行系數(shù)轉(zhuǎn)化，獲得終端序列系數(shù)，對所獲得的終端序列系數(shù)進行頻譜圖轉(zhuǎn)化，獲得終端系數(shù)頻譜圖；

13、根據(jù)所獲得的終端系數(shù)頻譜圖進行峰點遍歷，獲得終端系數(shù)峰點。

14、優(yōu)選的，根據(jù)終端系數(shù)峰點進行形態(tài)變換的過程包括：

15、對所獲得的終端系數(shù)峰點進行排序，獲得系數(shù)峰點排序；

16、根據(jù)所獲得的系數(shù)峰點排序設(shè)置提取條件，基于提取條件對系數(shù)峰點排序進行峰點提取，獲得樣本系數(shù)峰點；

17、基于峰點提取的順序構(gòu)建原始峰點采樣陣，根據(jù)所獲得的樣本系數(shù)峰點對原始峰點采樣陣進行核心填充，獲得峰點核心采樣陣。

18、優(yōu)選的，通過對邊界峰點采樣陣進行聯(lián)合變換并與終端序列系數(shù)進行特征提取的過程包括：

19、根據(jù)峰點核心采樣陣設(shè)置局部邊界系數(shù)，根據(jù)局部邊界系數(shù)對峰點核心采樣陣進行局部提取，獲得邊界峰點采樣陣；

20、對邊界峰點采樣陣進行適應(yīng)調(diào)整，獲得線性采樣段，基于適應(yīng)調(diào)整的順序?qū)€性采樣段進行順序聯(lián)合，獲得線性邊界采樣組；

21、將所獲得的線性邊界采樣組上傳至終端序列系數(shù)，通過線性邊界采樣組對終端序列系數(shù)進行循環(huán)篩選，獲得終端特征系數(shù)組。

22、優(yōu)選的，通過線性邊界采樣組對終端序列系數(shù)進行循環(huán)篩選的過程包括：

23、根據(jù)終端序列系數(shù)設(shè)置起始端點，基于起始端點對線性邊界采樣組進行初始對接，并將線性邊界采樣組上傳至對接位置處；

24、通過線性邊界采樣組對終端序列系數(shù)進行對接提取，獲得分段邊界系數(shù)；

25、根據(jù)起始端點設(shè)置滑行間距，基于終端序列系數(shù)根據(jù)滑行間距對線性邊界采樣組進行順序滑行，到達下一對接位置處，并通過線性邊界采樣組對終端序列系數(shù)進行對接提取，獲得分段邊界系數(shù)；

26、基于終端序列系數(shù)根據(jù)滑行間距對線性邊界采樣組進行順序滑行，直至覆蓋終端序列系數(shù)；

27、根據(jù)順序滑行的順序?qū)Ψ侄芜吔缦禂?shù)進行組合，獲得終端特征系數(shù)組。

28、優(yōu)選的，對終端特征流段進行提取構(gòu)建的過程包括：

29、對終端特征流段進行碼類分離，獲得分碼次數(shù)；

30、對所獲得的終端特征流段進行碼數(shù)歸納，獲得綜合特征碼量；

31、基于終端特征流段根據(jù)所獲得的綜合特征碼量對分碼次數(shù)進行分離提取，獲得特征碼頻率，根據(jù)特征碼頻率進行向量構(gòu)建，獲得特征碼向量；

32、根據(jù)所獲得的捕獲時間設(shè)置捕捉周期，基于捕捉周期對所獲得的特征碼向量進行綜合統(tǒng)計，構(gòu)建終端向量存儲庫。

33、優(yōu)選的，根據(jù)終端碼類距離進行判定補充的過程包括：

34、設(shè)置契合閾值，根據(jù)契合閾值對終端碼類距離進行偏離判定，獲得匹配特征向量，并為獲得的匹配特征向量構(gòu)建符合向量集；

35、根據(jù)符合向量集對終端向量存儲庫進行對照篩選，獲得篩選向量存儲庫；

36、基于基準終端向量根據(jù)所獲得的篩選向量存儲庫對符合向量集進行特征補充，獲得分類向量存儲庫。

37、優(yōu)選的，設(shè)置終端數(shù)據(jù)閾值進行形式替換的過程包括：

38、基于分類流段存儲庫根據(jù)終端綜合數(shù)據(jù)設(shè)置終端數(shù)據(jù)閾值，對終端數(shù)據(jù)閾值進行規(guī)范排查，獲得規(guī)范閾值流段；

39、基于分類流段存儲庫對終端特征流段進行編碼分段，獲得終端特征碼元段；

40、對所獲得的規(guī)范閾值流段進行格式替換，獲得閾值參照陣。

41、優(yōu)選的，根據(jù)閾值參照陣對分類流段存儲庫進行行為篩查的過程包括：

42、基于分類流段存儲庫根據(jù)閾值參照陣對終端特征碼元段進行類比判決，獲得參照判決結(jié)果；

43、根據(jù)所獲得的參照判決結(jié)果對終端特征流段進行前向匹配，獲得異常終端數(shù)據(jù)，根據(jù)所獲得的異常終端數(shù)據(jù)進行行為類比，獲得異常數(shù)據(jù)行為。

44、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

45、1、將采集的電力系統(tǒng)的終端數(shù)據(jù)按照時間順序組合成終端數(shù)據(jù)序列，通過轉(zhuǎn)化成信號頻譜圖形式，能夠捕捉到頻譜圖內(nèi)細微且關(guān)鍵的特征差異，在頻譜圖內(nèi)提取特征段構(gòu)建峰點核心采樣陣來對終端數(shù)據(jù)序列進行特征提取，獲得終端特征系數(shù)組，通過降低數(shù)據(jù)維度，來減少計算復雜度，大大提高數(shù)據(jù)處理的效率；

46、2、對終端特征系數(shù)組進行相似度捕捉，并根據(jù)不同終端特征系數(shù)組之間的相似度進行類別劃分，獲得分類向量存儲庫，對設(shè)備的狀態(tài)進行分類，便于對設(shè)備進行提前維護或更換關(guān)鍵部件，避免設(shè)備突發(fā)故障影響電力供應(yīng)，通過設(shè)置終端數(shù)據(jù)閾值來對分類向量存儲庫進行篩查，獲得異常數(shù)據(jù)；根據(jù)篩查的異常數(shù)據(jù)能夠提前預(yù)警設(shè)備可能出現(xiàn)的故障，為電力系統(tǒng)的維護和管理爭取寶貴的時間，保障電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。