技术特征：
1.一种电网数据的预警方法，其特征在于，包括：采集待进行分析的目标电网数据，并将所述目标电网数据输入至已经训练完成的电网数据分析模型中，其中，所述电网数据分析模型包括残差网络模型，所述残差网络模型包括加权残缺模块，所述加权残缺模块包括以全连接层的加权值作为输出基准的网络模块；根据所述电网数据分析模型的输出结果得到所述目标电网数据的目标分析结果，并根据所述目标分析结果确定是否需要对所述目标电网数据进行预警。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：获取已进行分析的历史电网数据以及所述历史电网数据的历史分析结果，将所述历史电网数据和所述历史分析结果作为一组训练样本；基于多组所述训练样本对已构建完成的原始神经网络模型进行训练，得到所述电网数据分析模型，其中所述原始神经网络模型包括未经训练的所述残差网络模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述历史电网数据包括第一电网数据和第二电网数据，所述原始神经网络模型还包括损失函数计算模块，所述损失函数计算模块是基于预先设置的属性损失函数构建得到的模块，所述属性损失函数包括与所述第一电网数据在历史属性上的第一历史属性值和所述第二电网数据在所述历史属性上的第二历史属性值相关的属性式子以及与所述原始神经网络模型针对所述第一电网数据学习到的第一特征映射值和针对所述第二电网数据学习到的第二特征映射值相关的特征映射式子。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述属性损失函数通过如下公式进行表示：其中，l
a
是损失函数计算结果，i是所述第一电网数据，j是所述第二电网数据，g
i
是所述第一特征映射值，g
j
是所述第二特征映射值，g
i
‑
g
j
是所述特征映射式子，y
i
是所述第一历史属性值，y
j
是所述第二历史属性值，g是在模型训练过程中的矩阵参数，g(y
i
‑
y
j
)是所述属性式子。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述历史分析结果包括历史分析条件，所述历史分析条件包括历史属性、以及与所述历史属性对应的历史阈值，所述将所述目标电网数据输入至已经训练完成的电网数据分析模型中，包括：确定所述目标电网数据的目标分析条件，并从各已经训练完成的电网数据分析模型中确定在模型训练过程中是基于与所述目标分析条件对应的所述历史分析条件训练得到的目标电网数据分析模型；将所述目标电网数据输入至所述目标电网数据分析模型中；所述根据所述电网数据分析模型的输出结果得到所述目标电网数据的目标分析结果，包括：根据所述目标电网数据分析模型的输出结果得到所述目标电网数据的目标分析结果。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集待进行分析的目标电网数据，并将所述目标电网数据输入至已经训练完成的电网数据分析模型中，包括：连续采集待进行分析的目标电网数据，并基于预先设置的滑动窗口对所述目标电网数据进行切分，将切分得到的每个目标电网子数据作为所述目标电网数据；
针对每个所述目标电网数据，将所述目标电网数据输入至已经训练完成的电网数据分析模型中。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述加权残缺模块还包括与所述全连接层连接的批归一化层、以及与所述批归一化层连接的卷积层；和/或，所述残差网络模型还包括与所述加权残缺模块连接的激活层和/或平均池化层。8.一种电网数据的预警装置，其特征在于，包括：电网数据输入模块，用于采集待进行分析的目标电网数据，并将所述目标电网数据输入至已经训练完成的电网数据分析模型中，其中所述电网数据分析模型包括残差网络模型，所述残差网络模型包括加权残缺模块，所述加权残缺模块包括以全连接层的加权值作为输出基准的网络模块；电网数据预警模块，用于根据所述电网数据分析模型的输出结果得到所述目标电网数据的目标分析结果，并根据所述目标分析结果确定是否需要对所述目标电网数据进行预警。9.一种电网数据的预警设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1
‑
7中任一所述的电网数据的预警方法。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1
‑
7任一所述的电网数据的预警方法。
技术总结
本发明公开了一种电网数据的预警方法、装置、设备及存储介质。该方法可包括：采集待进行分析的目标电网数据，并将目标电网数据输入至已经训练完成的电网数据分析模型中，其中电网数据分析模型包括残差网络模型，残差网络模型包括加权残缺模块，加权残缺模块包括以全连接层的加权值作为输出基准的网络模块；根据电网数据分析模型的输出结果得到目标电网数据的目标分析结果，根据目标分析结果确定是否需要对目标电网数据进行预警。本发明实施例的技术方案，可以以较低的计算工作量完成目标电网数据的有效预警。据的有效预警。据的有效预警。
技术研发人员：黄学劲 陈喆 刘宗扬 李俊辉
受保护的技术使用者：广东电网有限责任公司东莞供电局
技术研发日：2021.07.12
技术公布日：2021/9/9