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申请/专利权人：国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
申请日：2024-03-28
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN117974166B
主分类号：G06Q30/018
分类号：G06Q30/018;G06Q50/06;G06F18/10;G06F18/214;G06F18/21;G06N3/042;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/0499
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.21#授权;2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开
摘要：本发明提出一种用电信息采集全链路异常监测及因果溯源方法及系统，涉及电力信息处理技术领域。包括获取历史监测数据，形成用电信息采集全链路监测样本数据集，进行图数据形式转化，形成图神经网络样本数据集；采用图卷积网络构建用电信息采集全链路监测模型，对模型进行训练，将图神经网络样本数据集的监测指标数据输入至训练好的用电信息采集全链路监测模型中，输出运行状态异常节点；汇总设定时间窗口内出现的异常节点，构建异常节点集合；基于异常节点集合，构建因果关联规则，得到无强因果关系关联规则的异常节点，形成异常节点贝叶斯网络图，进行异常溯源，定位出根源异常节点。本发明能有效监测出系统中的异常环节，定位异常发生的源头。
主权项：1.一种用电信息采集全链路异常监测及因果溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：获取终端、通信信道及用电信息采集系统的历史监测数据，进行数据预处理，形成用电信息采集全链路监测样本数据集；将用电信息采集全链路监测样本数据集进行图数据形式转化，形成图神经网络样本数据集；采用图卷积网络构建用电信息采集全链路监测模型，对模型进行训练，将图神经网络样本数据集的监测指标数据输入至训练好的用电信息采集全链路监测模型中，依据用电信息采集全链路监测模型节点间的数据交互拓扑连接关系挖掘图内数据关联关系，得到运行状态异常节点；针对运行状态异常节点，汇总设定时间窗口内出现的异常节点，构建异常节点集合；基于异常节点集合，构建因果关联规则，得到无强因果关系关联规则的异常节点，进而形成异常节点贝叶斯网络图，进行异常溯源，定位出根源异常节点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) 一种用电信息采集全链路异常监测及因果溯源方法及系统
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