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申请/专利权人：广东电网有限责任公司茂名供电局

摘要：本发明提出了一种基于人工智能的电力调度方法及系统，方法包括收集多模态数据，对多模态数据进行预处理、特征提取和特征融合，得到综合特征向量；构建多模态深度学习模型，评估健康状态；使用时空卷积神经网络结合长短期记忆网络，对电力设备运行状态进行预测；通过自监督学习方法进行缺陷识别和故障诊断，更新知识库中的设备信息和状态数据；利用启发式智能算法生成最优检修方案；根据实际运行结果和故障反馈动态调整和优化检修策略；进行集成，部署到智能电力调度系统中，并在实际配网中进行应用和验证。本发明有效提升了配网自动化设备的运行质量，确保了电网的安全稳定性，全面解决了现有技术中的不足。

主权项：1.一种基于人工智能的电力调度方法，其特征在于，所述方法包括：S1、部署多模态传感器收集多模态数据，对多模态数据进行预处理、特征提取和特征融合，得到综合特征向量；其中，所述多模态传感器包括图像传感器、声音传感器、振动传感器和温度传感器；S2、构建多模态深度学习模型，将预处理后的多模态数据输入多模态深度学习模型评估健康状态；S3、使用时空卷积神经网络结合长短期记忆网络，基于健康状态的评估结果和原始多模态数据对电力设备运行状态进行预测；S4、通过自监督学习方法进行缺陷识别和故障诊断，并更新知识库中的设备信息和状态数据；S5、根据知识库中的设备信息和状态数据，利用启发式智能算法生成最优检修方案；S6、实时检测电力调度策略的运行结果，根据实际运行结果和故障反馈动态调整和优化检修策略；S7、将步骤S1-S6进行集成，部署到智能电力调度系统中，并在实际配网中进行应用和验证；其中，所述使用时空卷积神经网络结合长短期记忆网络，包括：定义时空矩阵，其中表示时间步，表示空间位置，表示： ，其中，、、、分别表示图像、声音、振动和温度特征，表示健康状态指标；定义时空卷积核，时空矩阵进行卷积操作，表示如下： ，其中，表示卷积操作，表示卷积核的尺寸的一半，表示时空卷积核中时空特征的权重；表示输入的时空矩阵，表示卷积处理后的输出矩阵；构建时序预测模型，定义时序预测模型的输入为卷积处理后的特征矩阵，输出为未来的设备运行状态，表示如下： ，其中，表示时序预测函数，将卷积处理后的特征矩阵映射到未来的健康状态；表示预测的时间步长。

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