摘要：为提高配网运维故障识别的准确率,结合变分模态分量(Variational Mode Decomposition,VMD)与信息熵,提出一种E-VMD配网运维故障信号特征提取方法;通过改进残差神经网络(ResNet)模型残差模块,设计了一种改进的ResNet模型;将E-VMD配网运维故障信号特征输入改进的ResNet模型中,实现配网运维故障的准确识别。仿真结果表明,所提方法可准确识别配网运维的单相接地、两相短路、三相短路故障,平均识别准确率达到100%,平均精确率为99.59%,平均召回率为100%,平均F1值为99.88%。相较于KNN模型和SVM模型,所提方法在各项性能指标上表现优异的性能,且具有良好的抗噪性能。

摘要：随着大数据时代的发展,电力公司的用电负荷等数据的安全性无法得到保证。可依托人工智能的先进技术进行用电负荷的自动脱敏,因此提出了基于人工智能的用电负荷自动脱敏系统。首先进行系统硬件设计,设计基于人工智能数据采集器和以太网控制芯片,然后进行系统软件设计,将实现用电负荷自动脱敏分为身份认证和数据脱敏两个步骤。测试验证该系统的脱敏精度符合要求。