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融合知识库和深度学习的电网监控告警事件智能识别
被引量:
28
1
作者
孙国强
沈培锋
+4 位作者
赵扬
朱红勤
丁
小柳
卫志农
臧海祥
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2020年第4期40-47,共8页
电网监控告警信息是监控人员进行监控事件识别的重要数据基础。针对当前人为处理海量监控告警信息效率低的现状和电网智能技术深化应用的需求,提出一种融合知识库和深度学习的电网监控告警事件自主识别方法。基于自然语言处理技术中的Wo...
电网监控告警信息是监控人员进行监控事件识别的重要数据基础。针对当前人为处理海量监控告警信息效率低的现状和电网智能技术深化应用的需求,提出一种融合知识库和深度学习的电网监控告警事件自主识别方法。基于自然语言处理技术中的Word2vec模型对监控告警信息进行向量化建模,基于卷积神经网络建立监控告警事件识别模型,通过算例对比验证所建模型的有效性和实用性。提出融合知识库与所建模型的应用方法,实现电网监控告警事件的智能感知和可靠识别。
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关键词
电网监控
告警信息
Word2vec
卷积神经网络
事件识别
知识库
深度学习
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职称材料
题名
融合知识库和深度学习的电网监控告警事件智能识别
被引量:
28
1
作者
孙国强
沈培锋
赵扬
朱红勤
丁
小柳
卫志农
臧海祥
机构
河海大学能源与电气学院
国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2020年第4期40-47,共8页
基金
国家电网公司科技项目(SGJSNJ00FCJS1800810)。
文摘
电网监控告警信息是监控人员进行监控事件识别的重要数据基础。针对当前人为处理海量监控告警信息效率低的现状和电网智能技术深化应用的需求,提出一种融合知识库和深度学习的电网监控告警事件自主识别方法。基于自然语言处理技术中的Word2vec模型对监控告警信息进行向量化建模,基于卷积神经网络建立监控告警事件识别模型,通过算例对比验证所建模型的有效性和实用性。提出融合知识库与所建模型的应用方法,实现电网监控告警事件的智能感知和可靠识别。
关键词
电网监控
告警信息
Word2vec
卷积神经网络
事件识别
知识库
深度学习
Keywords
power grid monitoring
alarm message
Word2vec
convolutional neural network
event recognition
knowledge base
deep learning
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合知识库和深度学习的电网监控告警事件智能识别
孙国强
沈培锋
赵扬
朱红勤
丁
小柳
卫志农
臧海祥
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2020
28
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