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摘要：本发明公开了一种基于深度学习的变电站业务功能节点评估方法及系统，涉及变电站自动化技术领域，包括采集业务功能节点的影响数据和电力系统运行数据，对异常数据进行清洗并通过解耦降维获取状态评估特征；基于清洗后的数据和降维后的特征量，构建业务功能节点状态评估模型预测的业务的功能节点状态；通过业务的功能节点状态的预测结果，对业务功能状态进行评估，将业务功能节点状态评估模型进行再训练与更新。本发明所述方法基于清洗和降维后的数据，通过深度学习技术构建业务功能节点状态评估模型，提高了变电站的运行安全和稳定性；根据评估结果调整和更新状态评估模型，提升了模型的适应性和长期有效性，确保评估模型始终保持在最佳状态。
主权项：1.一种基于深度学习的变电站业务功能节点评估方法，其特征在于，包括：采集业务功能节点的影响数据和电力系统运行数据，对异常数据进行清洗并通过解耦降维获取状态评估特征；基于清洗后的数据和降维后的特征量，构建业务功能节点状态评估模型预测的业务的功能节点状态；通过业务的功能节点状态的预测结果，对业务功能状态进行评估，将业务功能节点状态评估模型进行再训练与更新。
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