电网基建信息管理方法、装置、电子设备及存储介质与流程

文档序号:36250797发布日期:2023-12-02 22:18阅读:31来源:国知局
电网基建信息管理方法与流程

本发明涉及电网信息管理,尤其涉及一种电网基建信息管理方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术:

1、随着电力行业的快速发展,智能电网作为目前电力行业的重点研究方向,已经逐步成为未来电力发展的主流趋势。

2、在实现本发明的过程中,发明人发现现有技术中至少存在以下技术问题:现有电网基建信息管理方法,仅对现有电网基建信息进行分析与展示,无法对未来的电网基建信息进行预测,使用户无法提前对电网基建进行管控,降低了电网基建管理的安全性。


技术实现思路

1、本发明提供了一种电网基建信息管理方法、装置、电子设备及存储介质,以实现对电网基建信息的预测,使用户可以根据预测的电网基建信息对电网基建进行管控,提升电网基建管理的安全性。

2、根据本发明的一方面,提供了一种电网基建信息管理方法,包括:

3、获取历史电网基建信息,对所述历史电网基建信息进行筛选处理,得到所述历史电网基建信息对应的筛选结果;

4、对所述历史电网基建信息对应的数据筛选结果进行分析处理,得到所述历史电网基建信息对应的数据分析结果;

5、根据所述历史电网基建信息对应的数据分析结果对神经网络模型进行训练,得到电网基建预测模型;

6、获取实时电网基建信息,将所述实时电网基建信息输入至所述电网基建预测模型,得到所述实时电网基建信息对应的基建预测结果。

7、根据本发明的另一方面,提供了一种电网基建信息管理装置,包括:

8、基建信息筛选模块,用于获取历史电网基建信息,对所述历史电网基建信息进行筛选处理,得到所述历史电网基建信息对应的筛选结果;

9、基建信息分析模块,用于对所述历史电网基建信息对应的数据筛选结果进行分析处理,得到所述历史电网基建信息对应的数据分析结果;

10、基建模型训练模块,用于根据所述历史电网基建信息对应的数据分析结果对神经网络模型进行训练,得到电网基建预测模型;

11、基建结果预测模块,用于获取实时电网基建信息,将所述实时电网基建信息输入至所述电网基建预测模型,得到所述实时电网基建信息对应的基建预测结果。

12、根据本发明的另一方面,提供了一种电子设备,所述电子设备包括:

13、至少一个处理器;

14、以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器;

15、其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的电网基建信息管理方法。

16、根据本发明的另一方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的电网基建信息管理方法。

17、本发明实施例的技术方案,通过对历史电网基建信息的筛选与分析处理,得到了准确可靠的训练样本数据,进而进行模型训练并进行预测,实现了对实时电网基建信息的精准预测,使用户可以根据实时电网基建信息对应的基建预测结果对电网基建进行管控,提升电网基建管理的安全性。

18、应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。



技术特征:

1.一种电网基建信息管理方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取历史电网基建信息,包括:

3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述历史电网基建信息包括以下信息中的一项或多项:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述历史电网基建信息进行筛选处理包括以下步骤中的一项或多项:

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述历史电网基建信息对应的数据筛选结果进行分析处理包括以下步骤中的一项或多项:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述历史电网基建信息对应的数据分析结果对神经网络模型进行训练,得到电网基建预测模型,包括:

7.根据权利要求1-6中任一所述的方法,其特征在于,在得到所述实时电网基建信息对应的基建预测结果之后,所述方法还包括:

8.一种电网基建信息管理装置,其特征在于,包括:

9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:

10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的电网基建信息管理方法。


技术总结
本发明公开了一种电网基建信息管理方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:获取历史电网基建信息,对历史电网基建信息进行筛选处理,得到历史电网基建信息对应的筛选结果;对历史电网基建信息对应的数据筛选结果进行分析处理,得到历史电网基建信息对应的数据分析结果;根据历史电网基建信息对应的数据分析结果对神经网络模型进行训练,得到电网基建预测模型;获取实时电网基建信息,将实时电网基建信息输入至电网基建预测模型,得到实时电网基建信息对应的基建预测结果。上述技术方案,通过对电网基建信息进行筛选与分析处理,得到了准确可靠的训练样本数据,进而进行模型训练并进行预测,实现了对电网基建信息的精准预测。

技术研发人员:王春龙,罗育林,孙建,王正亮
受保护的技术使用者:南方电网数字平台科技(广东)有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/1/16
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