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一种基于人工智能的配网中压数据异动智能管理系统及其实现流程
一、摘要
本发明涉及电力系统技术领域，特别是一种针对配网中压数据异动的管理方法及流程，利用人工智能技术，实现对配网中压数据的实时监控、异常检测和快速响应，有效提升配网运行的安全性和稳定性。
二、背景技术
在电力配网运行过程中，中压数据的异常变动可能会引发电网故障，影响供电质量。现有的管理方式多依赖人工监测，效率低且易遗漏。因此，亟需一种能够自动化、智能化处理配网中压数据异动的管理方法。 三、发明内容
本发明提供了一种配网中压数据异动管理方法，包括以下步骤：
1. 数据采集：通过部署在配网中的智能传感器实时收集中压数据，如电压、电流、功率等。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗，去除噪声和异常值，保证数据质量。
3. 异常检测：采用深度学习模型，训练出正常数据的分布模型，当实际数据偏离模型设定的阈值时，触发异常报警。
4. 异动分析：结合电网拓扑结构和历史数据，分析异常原因，预测可能的影响范围。
5. 快速响应：根据分析结果，自动或半自动启动应急预案，如调整供电策略，通知维修人员进行现场检查。
四、实施方式
该系统包括数据采集模块、数据处理模块、异常检测模块、异动分析模块和响应模块，各模块通过优化算法协同工作，形成完整的数据异动管理流程。 五、发明效果
本发明通过人工智能技术，实现了配网中压数据的实时、精准管理，大大提高了异常检测的效率和准确性，降低了因数据异动引起的电网故障风险，提升了电力系统的安全性和可靠性。
六、结论
本发明提出的配网中压数据异动管理方法及流程，是电力系统智能化、自动化的重要创新，对于保障电网稳定运行，提升电力服务质量具有重大意义。
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