(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111596032.9 (22)申请日 2021.12.23 (71)申请人 国网青海省电力公司电力科 学研究 院 地址 810000 青海省西宁市城西区五四西 路8号 申请人 国网青海省电力公司 　 深圳市中电 电力技术股份有限公司 (72)发明人 刘可　车克杉　王轩　王昕　闫涵　 杨嘉　杨放南　李剑武　刘冬平　 郭财　张启晟　韩峰俊　邰向花　 王少飞　杨军　王学斌　刘禹彤　 赵金朝　罗敏　杨文丽　徐国祥　 祝学年　(74)专利代理 机构 深圳市世纪恒程知识产权代 理事务所 4 4287 专利代理师 张莉 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 异常电网数据的识别方法、 装置、 终端设备 以及存储介质 (57)摘要 本发明公开一种异常电网数据的识别方法， 包括： 利用日期划分策略， 对待识别电网数据进 行划分， 获得多个初始划分数据； 利用事件划分 策略， 对多个初始划分数据进行划分， 获得多个 结果划分数据； 在预设分类器集合中确定出与多 个结果划分数据对应的多个选定分类器， 预设分 类器集合包括不同的划分数据对应的分类器； 将 每组结果划分数据输入对应的选定分类器， 获得 每组结果划分数据对应的分类结果； 基于多个分 类结果， 获得待识别电网数据对应的异常电网数 据。 本发明还公开一种异常电网数据的识别装 置、 终端设备以及存储介质。 利用本发明的方法， 获得分类结果准确率较高， 从而达到了提高异常 电网数据的识别准确率的技 术效果。 权利要求书2页 说明书10页 附图2页 CN 114528902 A 2022.05.24 CN 114528902 A 1.一种异常电网数据的识别方法， 其特 征在于， 所述方法包括以下步骤： 在获取到待识别电网数据时， 利用日期划分策略， 对所述待识别电网数据进行划分， 获 得多个初始划分数据； 利用事件划分策略， 对多个所述初始划分数据进行划分， 获得多个结果划分数据； 在预设分类器集合中确定出与多个所述结果划分数据对应的多个选定分类器， 所述预 设分类器集合包括不同的划分数据对应的分类 器； 将每组所述结果划分数据输入对应的选定分类器， 获得每组所述结果划分数据对应的 分类结果； 基于多个所述分类结果， 获得 所述待识别电网数据对应的异常电网数据。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述日期划分策略包括不同节假日对应的节 假日划分策略； 所述利用日期划分策略， 对所述待识别电网数据进 行划分， 获得多个初始划 分数据的步骤， 包括： 利用所述待识别电网数据的时间信 息和预设季节时间信 息， 对所述待识别电网数据进 行划分， 获得 季节划分数据； 若预设节假日集中存在与 所述季节划分数据匹配的节假日， 则将与 所述季节划分数据 匹配的节假日确定为选 定节假日； 利用预设节假日集中与所述选定节假日对应的选定节假日划分策略， 对所述季节划分 数据进行划分， 获得多个初始划分数据。 3.如权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述日期划分策略还包括工作周划分策略； 所述利用所述待识别电网数据的时间信息和预设季节时间信息， 对所述待识别电网数据进 行划分， 获得 季节划分数据的步骤之后， 所述方法还 包括： 若预设节假日集中不存在与 所述季节划分数据匹配的节假日， 则利用所述工作周划分 策略， 对所述季节划分数据进行划分， 获得多个初始划分数据。 4.如权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述事件划分策略包括多个预设大事件； 所 述利用事件划分策略， 对多个所述初始划分数据进 行划分， 获得多个结果划分数据的步骤， 包括： 在每个所述初始划分数据中提取出与多个所述预设大事件匹配的第一子结果划分数 据； 将每个所述初始划分数据中与多个所述预设大事件不匹配的数据确定为第二子结果 划分数据； 将每个所述初始划分数据对应的第一子结果划分数据和每个所述初始划分数据对应 的第一子结果划分数据汇总， 获得多个所述结果划分数据。 5.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述在预设分类器集合中确定出与多个所述 结果划分数据对应的多个选 定分类器的步骤之前， 所述方法还 包括： 获取训练数据集， 所述训练数据集包括多个训练数据组， 多个所述训练数据是利用日 期划分策略和所述事 件划分策略， 对历史电网数据进行划分获得； 将多个所述训练数据组分别 输入初始分类器进行训练， 获得多个所述训练数据组对应 的多个预设 分类器； 将多个所述预设 分类器汇总， 获得 所述预设 分类器集合。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114528902 A 26.如权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述初始分类器包括输入层、 第一长短记忆 网络层、 第二长短记 忆网络层和输出层； 所述输入层与 所述第一长短记忆网络层连接， 所述第 一长短记忆网络层与 所述第二长 短记忆网络层连接， 所述第二长短记 忆网络层与所述输出层连接； 所述第一长短记忆网络层中的相邻的两个网络单元连接， 第 一长短记忆网络层中的前 一个网络单 元的输出为后一个网络单 元的输入； 所述第一长短记忆网络层中的相邻的两个网络单元连接， 所述第 二长短记忆网络层中 的前一个网络单 元的输出为后一个网络单 元的输入； 所述第一长短记忆网络层中第n个网络单元的输出为所述第二长短记忆网络层中第n 个网络单 元的输入， n 为不为0的自然数。 7.如权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述输出层包括softmax函数， 所述softmax 函数如下： 其中， yi为所述softmax函数的输出， e为自然常数， 为所述第二长短记忆网络层中最 后一个网络单 元的输出。 8.一种异常电网数据的识别装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 第一划分模块， 用于在获取到待识别电网数据时， 利用日期划分策略， 对所述待识别电 网数据进行划分， 获得多个初始划分数据； 第二划分模块， 用于利用事件划分策略， 对多个所述初始划分数据进行划分， 获得多个 结果划分数据； 确定模块， 用于在预设分类器集合中确定出与多个所述结果划分数据对应的多个选定 分类器， 所述预设 分类器集合包括不同的划分数据对应的分类 器； 分类模块， 用于将每组所述结果划分数据输入对应的选定分类器， 获得每组所述结果 划分数据对应的分类结果； 获得模块， 用于基于多个所述分类结果， 获得所述待识别电网数据对应的异常电网数 据。 9.一种终端设备， 其特征在于， 所述终端设备包括： 存储器、 处理器及存储在所述存储 器上并在所述处理器上运行异常电网数据的识别程序， 所述异常电网数据的识别程序被所 述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的异常电网数据的识别方法的步骤。 10.一种存储介质， 其特征在于， 所述存储介质上存储有异常电网数据的识别程序， 所 述异常电网数据的识别程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的异常电 网数据的识别方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114528902 A 3