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基于深度学习的电力通信网运行趋势与业务风险分析方法

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摘要

一种基于深度学习的电力通信网运行趋势与业务风险分析方法，依据深度学习理论，构建了一个多层的深度置信网络架构，将区县所辖的电力通信网历史运行与监测数据及相关业务系统数据作为学习模型的训练数据，把运行趋势预测与业务风险评的各类可能组合作为不同输出模式，最终训练出能够综合判别本区县电力通信网运行模式的深度模型。再将电力通信网的历史运行数据与实时业务系统数据作为该模型的测试数据，利用训练的深度网络模型参数得到电力通信网运行趋势预测与业务风险评估结果。本发明的优点在于：可以更准确地评估电力通信网运行状况，并为电力通信网业务风险控制提供依据，提高电力通信网利用效率与安全性。

著录项

公开/公告号CN105335816A

专利类型发明专利
公开/公告日2016-02-17

原文格式PDF
申请/专利权人国网安徽省电力公司铜陵供电公司;国网安徽铜陵县供电有限责任公司;
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申请/专利号CN201510671192.3
发明设计人陈桂祥;张翼翔;郝杰;韩光;任皓;
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申请日2015-10-13
分类号G06Q10/06(20120101);G06Q50/06(20120101);
代理机构合肥市浩智运专利代理事务所(普通合伙);
代理人丁瑞瑞
地址 244000 安徽省铜陵市长江中路91号
入库时间 2023-12-18 14:11:39

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-05-01

发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06Q10/06 申请公布日:20160217 申请日:20151013

发明专利申请公布后的驳回
2016-03-16

实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/06 申请日:20151013

实质审查的生效
2016-02-17

公开

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