【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于電力系統異常處理，尤其涉及自組織閉環反饋驅動迭代優化的電力異常處理方法及系統。
技術介紹
1、隨著電力系統規模的擴大和復雜性不斷增加，傳統的電力運維方式已難以滿足現代電力系統對實時性、精確性和效率的高要求。電力系統異常檢測和處理對于保障系統的穩定性和安全性至關重要，它能夠及時發現設備故障、運行異常等問題，從而避免或減少停電事故，保障電力供應的持續性和穩定性。
2、現有的電力系統異常檢測手段大多依賴于人工巡檢、基于規則的檢測方法以及單一數據源的監控。這些方法不僅效率低下，還易受人為主觀性和外部環境因素的影響，難以實現大規模、高頻次的實時監測和快速響應。
3、在傳統方法的限制下，電力系統的異常檢測通常面臨以下問題：
4、首先，數據來源單一，難以提供多維度、多角度的系統狀態信息。單一數據源的監測（如僅依賴傳感器數據）往往難以準確捕捉系統的多種異常情況。
5、其次，傳統異常檢測方法多基于固定的規則設定或歷史閾值，不具備自適應和自學習的能力。在實際應用中，電力系統環境復雜多變，單靠靜態規則難以應對頻繁更新的系統狀態，導致漏檢和誤檢的情況時有發生。同時，現有方法也缺乏動態優化機制，難以根據反饋不斷改進檢測性能，無法實現對異常處理方案的持續優化。
6、此外，電力系統中的異常檢測和處理方案通常未能充分考慮用戶反饋和實際操作需求的變化，缺乏對個性化需求的適應能力。用戶在實際操作中往往會依據具體情況選擇不同的處理方案，而傳統系統難以將用戶的選擇和反饋用于優化方案生成。
...【技術保護點】
1.自組織閉環反饋驅動迭代優化的電力異常處理方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的自組織閉環反饋驅動迭代優化的電力異常處理方法，其特征在于，所述多模態數據的綜合特征，具體獲取過程包括：
3.如權利要求1所述的自組織閉環反饋驅動迭代優化的電力異常處理方法，其特征在于，基于綜合特征，對電力系統異常進行檢測，具體包括：
4.如權利要求1所述的自組織閉環反饋驅動迭代優化的電力異常處理方法，其特征在于，采用強化學習方法生成針對電力系統異常的多種處理建議，具體生成過程包括：
5.如權利要求4所述的自組織閉環反饋驅動迭代優化的電力異常處理方法，其特征在于，所述強化學習的目標是學習一個策略，使得累積獎勵最大化：
6.如權利要求1所述的自組織閉環反饋驅動迭代優化的電力異常處理方法，其特征在于，獲取用戶對多種處理建議的反饋信息，將反饋信息輸入至自組織映射模型中進行聚類，基于聚類結果動態調整混合專家模型中各模態數據的權重，具體包括：
7.如權利要求3所述的自組織閉環反饋驅動迭代優化的電力異常處理方法，其特征在于，
8.自組織閉環反饋驅動迭代優化的電力異常處理系統，其特征在于，包括：
9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現如權利要求1-7任一項所述的自組織閉環反饋驅動迭代優化的電力異常處理方法中的步驟。
10.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現如權利要求1-7任一項所述的自組織閉環反饋驅動迭代優化的電力異常處理方法中的步驟。
...【技術特征摘要】
1.自組織閉環反饋驅動迭代優化的電力異常處理方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的自組織閉環反饋驅動迭代優化的電力異常處理方法，其特征在于，所述多模態數據的綜合特征，具體獲取過程包括：
3.如權利要求1所述的自組織閉環反饋驅動迭代優化的電力異常處理方法，其特征在于，基于綜合特征，對電力系統異常進行檢測，具體包括：
4.如權利要求1所述的自組織閉環反饋驅動迭代優化的電力異常處理方法，其特征在于，采用強化學習方法生成針對電力系統異常的多種處理建議，具體生成過程包括：
5.如權利要求4所述的自組織閉環反饋驅動迭代優化的電力異常處理方法，其特征在于，所述強化學習的目標是學習一個策略，使得累積獎勵最大化：
6.如權利要求1所述的自組織閉環反饋驅動迭代優化的電力異常處理方法，其特征在于，獲取用戶對多種處理建...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李曉林，國健男，李陽，李巖，韓元凱，張海龍，郭銳，張若冰，袁弘，孫志周，郝玉振，王興照，許榮浩，李振宇，劉丕玉，
申請(專利權)人：國網智能科技股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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