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摘要：本发明涉及一种电网设备有损预警方法及系统，属于有损预警技术领域，包括：获取电网设备的历史数据，所述历史数据包括历史运行数据和历史有损数据；对获取的历史数据进行预处理；构建改进的RNN模型，将预处理后的历史数据输入至改进的RNN模型中，利用β分布函数计算历史数据的权重，将输入层的输入经加权计算后叠加至输出层的输出，并将叠加后的输出作为改进的RNN模型的输出；训练所述改进的RNN模型，通过SGD算法对改进的RNN模型参数进行更新，获得训练后的改进的RNN模型，作为有损预警模型。本发明能够使得改进后的RNN模型学习到长时期的历史数据，能够增强网络模型的预警精度和鲁棒性。
主权项：1.一种电网设备有损预警方法，其特征在于，包括：获取电网设备的历史数据，所述历史数据包括历史运行数据和历史有损数据；对获取的历史数据进行预处理；所述对获取的历史数据进行预处理的方法为：对获取的历史数据采用计算复合检测指数方法，所述计算复合检测指数具体步骤为：计算检测指数，表示为：=，其中，表示检测指数，i和j为电网设备的不同状态，，和表示标准差值；计算复合检测指数，表示为：=，其中，CD表示复合检测指数，n表示历史有损数据中的种类数；复合检测指数越大，表明该历史数据对有损类型越敏感，即越接近有效历史数据；构建改进的RNN模型，将预处理后的历史数据输入至改进的RNN模型中，利用β分布函数计算历史数据的权重，将输入层的输入经加权计算后叠加至输出层的输出，并将叠加后的输出作为改进的RNN模型的输出；训练所述改进的RNN模型，通过SGD算法对改进的RNN模型参数进行更新，获得训练后的改进的RNN模型，作为有损预警模型；获取待测电网设备当前运行数据，对所述当前运行数据进行预处理，将预处理后的运行数据输入至有损预警模型中，输出电网设备的预警信息。
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