本系统专注于供电预警技术,通过分析供电场景的历史数据,构建并评估多场景识别模型,旨在提升预警准确性。
背景技术
电力作为人类活动的必备能源,在人们的生活与工作中起着重要作用,随着新时期人口的增加与用电的急剧增多,常规的用电分析系统已经无法满足高速发展的经济社会需要,供电智能预警系统的完善与创新正亟待实现。
现有的供电管理系统实时采集电流、电压以及功率数据,将采集到的数据与供电方案中预设的数据进行比较判断是否存在异常,存在异常则对异常来源可能性进行分析,基于异常来源可能性分析结果进行异常维护,能够及时地进行供电异常诊断和维护,避免了后续损失。
然而上述系统仍存在一些问题:上述系统是在检测到异常数据之后对异常来源可能性进行分析,在实际应用中存在多种异常可能性,无法直接、准确地得到异常原因或者需要耗费大量的时间去确定真正异常原因,异常识别的准确性仍需提高。
实现思路