【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及智能電網與大數據分析領域，特別是一種基于電網大數據的科技信息管理系統及方法。
技術介紹
1、隨著智能電網技術的快速發展，電網運營數據的規模和復雜性不斷增加，這對電網的管理和維護提出了更高的要求。傳統的電網管理系統主要依靠人工經驗和簡單的自動化工具進行設備維護和故障排查，難以應對現代電網面臨的復雜挑戰。
2、現有技術在實際應用中仍存在諸多不足。在不同參與者之間進行數據共享時，如何保障數據隱私和安全。現有的故障預測模型大多基于靜態數據進行訓練，缺乏對實時數據的動態響應能力，難以適應電網運行狀態的快速變化，導致預測結果不夠精準，維護建議不夠及時。這些問題限制了現有電網管理系統在實際應用中的性能表現，迫切需要開發更為高效、安全且具備動態適應性的解決方案。
技術實現思路
1、鑒于上述現有存在的問題，提出了本專利技術。
2、因此，本專利技術提供了一種基于電網大數據的科技信息管理系統及方法解決多源數據融合安全性不足、故障預測精度低的問題。
3、為解決上述技術問題，本專利技術提供如下技術方案：
4、第一方面，本專利技術實施例提供了一種基于電網大數據的科技信息管理方法，其包括，采集電網運營狀態數據和電網設備運行數據，并進行預處理；
5、利用量子算法對預處理后的電網運營狀態數據進行高維特征提取和模式識別，得到針對電網運營中的潛在問題和電網優化機會的綜合分析結果；
6、將綜合分析結果輸入進聯邦學習網絡，與其他參與者的分
7、基于綜合聚合結果和電網設備運行數據建立故障預測模型；
8、基于實時監控設備持續收集的電網設備運行數據，通過故障預測模型運用優化算法獲得實時故障預測結果和實時維護需求。
9、作為本專利技術所述基于電網大數據的科技信息管理方法的一種優選方案，其中：所述電網運營狀態數據包括電力負載、電網穩定性、能源分配、供需情況、電網拓撲和環境因素；
10、所述電網設備運行數據包括設備狀態、性能指標、維護記錄、故障歷史和通過傳感器收集的數據；
11、對電網運營狀態數據和電網設備運行數據進行預處理包含數據清洗和格式化。
12、作為本專利技術所述基于電網大數據的科技信息管理方法的一種優選方案，其中：使用量子算法對預處理后的電網運營狀態數據進行高維特征提取；
13、使用量子算法對預處理后的電網運營狀態數據進行分析，獲取電網運營中的潛在問題和電網優化機會；
14、根據高維特征提取結果、電網運營中的潛在問題和電網優化機會，得到所述電網運營中的潛在問題和電網優化機會的綜合分析結果。
15、作為本專利技術所述基于電網大數據的科技信息管理方法的一種優選方案，其中：所述其他參與者包括周邊地區的電網運營商、研究機構、設備制造商；
16、初始化聯邦學習網絡，選擇基于梯度下降的卷積神經網絡模型，定義網絡結構和參數，每個參與者將加密后的數據作為輸入，進行本地計算，得到加密的梯度更新值；
17、將加密后的梯度更新值發送至聯邦學習中心節點進行聚合，中心節點收到所有參與者的加密梯度更新值后，使用加權平均方法進行聚合；
18、中心節點解密聚合后的梯度更新值，更新基于梯度下降的卷積神經網絡模型參數。
19、作為本專利技術所述基于電網大數據的科技信息管理方法的一種優選方案，其中：中心節點將更新后的模型參數廣播給所有參與者，參與者接收到新的參數后，重復初始化、加權聚合、解密更新模型參數的步驟，直至模型收斂；
20、當模型收斂后，中心節點解密所有參與者的最終分析結果，生成綜合聚合結果。
21、作為本專利技術所述基于電網大數據的科技信息管理方法的一種優選方案，其中：基于綜合聚合結果和電網設備運行數據，通過故障預測模型，獲得電網設備的實時故障預測結果和實時維護需求，具體步驟如下，
22、設立故障級別閾值；
23、當檢測到設備發生故障，系統會根據故障級別閾值判斷故障嚴重程度，并發出維護建議。
24、作為本專利技術所述基于電網大數據的科技信息管理方法的一種優選方案，其中：所述基于實時監控設備持續收集的電網設備運行數據，識別設備的異常和趨勢變化；
25、當趨勢變化趨于惡化，故障檢測模型會提高故障的嚴重程度，同時根據提高的故障嚴重程度更新維護建議。
26、第二方面，本專利技術提供了一種基于電網大數據的科技信息管理系統，包括，數據采集與預處理模塊，負責收集電網運營狀態數據和電網設備運行數據，并對這些數據進行預處理；
27、量子算法特征提取模塊，利用量子計算算法對預處理后的數據進行高維特征提取和模式識別；
28、聯邦學習網絡聚合模塊，將量子算法得到的分析結果與其他參與者的數據通過聯邦學習網絡進行安全聚合，生成綜合分析結果；
29、故障預測與維護需求模塊，基于聯邦學習得到的綜合聚合結果和實時設備運行數據，建立故障預測模型，輸出電網設備的故障預測和維護需求；
30、實時監控與動態調整模塊，持續收集設備運行數據，實時監控設備狀態，根據最新數據動態調整故障預測模型的預測結果和維護需求。
31、第三方面，本專利技術實施例提供了一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其中：所述計算機程序被處理器執行時實現如本專利技術第一方面所述的基于電網大數據的科技信息管理方法的任一步驟。
32、第四方面，本專利技術實施例提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其中：所述計算機程序被處理器執行時實現如本專利技術第一方面所述的基于電網大數據的科技信息管理方法的任一步驟。
33、本專利技術有益效果為：利用量子算法對預處理后的電網運營狀態數據進行高維特征提取和模式識別，得到了針對電網運營中潛在問題和優化機會的綜合分析結果。將綜合分析結果輸入聯邦學習網絡，與其他參與者的分析數據進行聚合，生成綜合聚合結果。聯邦學習技術允許各參與者在不共享原始數據的情況下進行模型訓練，保護了數據隱私和安全。基于綜合聚合結果和電網設備運行數據建立故障預測模型，輸出電網設備的故障預測結果和維護需求。通過機器學習方法和優化算法，該模型能夠動態調整預測結果和維護需求，提高了故障預測的準確性和實時性。
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1.一種基于電網大數據的科技信息管理方法，其特征在于：包括，
2.如權利要求1所述的基于電網大數據的科技信息管理方法，其特征在于：
3.如權利要求2所述的基于電網大數據的科技信息管理方法，其特征在于：
4.如權利要求3所述的基于電網大數據的科技信息管理方法，其特征在于：所述其他參與者包括周邊地區的電網運營商、研究機構、設備制造商；
5.如權利要求4所述的基于電網大數據的科技信息管理方法，其特征在于：中心節點將更新后的模型參數廣播給所有參與者，參與者接收到后，重復初始化、加權聚合、解密更新模型參數的步驟，直至模型收斂；
6.如權利要求5所述的基于電網大數據的科技信息管理方法，其特征在于：基于綜合聚合結果和電網設備運行數據，通過故障預測模型，獲得電網設備的實時故障預測結果和實時維護需求，具體步驟如下，
7.如權利要求6所述的基于電網大數據的科技信息管理方法，其特征在于：所述基于實時監控設備持續收集的電網設備運行數據，識別設備的異常和趨勢變化；
8.一種基于電網大數據的科技信息管理系統，基于權利要求1～
9.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于：所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1～7任一所述的基于電網大數據的科技信息管理方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于：所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1～7任一所述的基于電網大數據的科技信息管理方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種基于電網大數據的科技信息管理方法，其特征在于：包括，
2.如權利要求1所述的基于電網大數據的科技信息管理方法，其特征在于：
3.如權利要求2所述的基于電網大數據的科技信息管理方法，其特征在于：
4.如權利要求3所述的基于電網大數據的科技信息管理方法，其特征在于：所述其他參與者包括周邊地區的電網運營商、研究機構、設備制造商；
5.如權利要求4所述的基于電網大數據的科技信息管理方法，其特征在于：中心節點將更新后的模型參數廣播給所有參與者，參與者接收到后，重復初始化、加權聚合、解密更新模型參數的步驟，直至模型收斂；
6.如權利要求5所述的基于電網大數據的科技信息管理方法，其特征在于：基于綜合聚合結果和電網設備運行數據，通過故障預測模型，獲得電...
【專利技術屬性】
技術研發人員：趙金朝，王志惠，徐元祥，王生富，李軍，蔣玲，謝彭盛，王海亭，鐘憲成，彭潔，馬驥，林萬德，閆涵，尤亞輝，張悅，何倩，羅仲全，趙丹，
申請(專利權)人：國網青海省電力公司電力科學研究院，
類型：發明
國別省市：
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