劉金全課題申報(bào)書一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱：基于多源數(shù)據(jù)融合與深度學(xué)習(xí)的智能電網(wǎng)故障診斷與預(yù)測(cè)研究

申請(qǐng)人姓名及聯(lián)系方式：劉金全

所屬單位：國(guó)家電網(wǎng)技術(shù)研究院

申報(bào)日期：2023年10月26日

項(xiàng)目類別：應(yīng)用研究

二．項(xiàng)目摘要

本項(xiàng)目旨在針對(duì)智能電網(wǎng)運(yùn)行中的故障診斷與預(yù)測(cè)難題，開展基于多源數(shù)據(jù)融合與深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用研究。隨著電網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)大和新能源的接入，傳統(tǒng)故障診斷方法在處理高維、非線性、時(shí)變數(shù)據(jù)時(shí)面臨顯著局限性。項(xiàng)目將整合電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、設(shè)備歷史維護(hù)記錄、環(huán)境參數(shù)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)融合框架，利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)的精準(zhǔn)表征與故障特征的深度挖掘。研究將重點(diǎn)解決三個(gè)核心問題：一是建立多源數(shù)據(jù)的協(xié)同表征機(jī)制，通過特征提取與降維技術(shù)，提升數(shù)據(jù)融合的魯棒性；二是設(shè)計(jì)面向故障診斷的深度學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同類型故障的快速識(shí)別與定位；三是開發(fā)基于歷史數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的預(yù)測(cè)性維護(hù)模型，提前預(yù)警潛在故障風(fēng)險(xiǎn)。項(xiàng)目預(yù)期形成一套完整的智能電網(wǎng)故障診斷與預(yù)測(cè)技術(shù)體系，包括數(shù)據(jù)融合算法庫(kù)、深度學(xué)習(xí)模型庫(kù)及可視化分析平臺(tái)，并通過在典型區(qū)域電網(wǎng)的試點(diǎn)應(yīng)用，驗(yàn)證技術(shù)方案的實(shí)用性和有效性。成果將顯著提升電網(wǎng)運(yùn)行的安全性與可靠性，為智能電網(wǎng)的智能化運(yùn)維提供關(guān)鍵技術(shù)支撐，具有顯著的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

1.研究領(lǐng)域現(xiàn)狀、存在的問題及研究的必要性

智能電網(wǎng)作為電力系統(tǒng)發(fā)展的必然趨勢(shì)，其核心特征在于信息化、自動(dòng)化和智能化。近年來，隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、等技術(shù)的飛速發(fā)展，智能電網(wǎng)建設(shè)取得了顯著進(jìn)展，感知層、網(wǎng)絡(luò)層、應(yīng)用層的智能化水平不斷提升。然而，在智能電網(wǎng)的運(yùn)行過程中，故障診斷與預(yù)測(cè)依然是制約其安全、穩(wěn)定、高效運(yùn)行的關(guān)鍵瓶頸。傳統(tǒng)的故障診斷方法主要依賴于人工經(jīng)驗(yàn)和固定的巡檢規(guī)則，存在響應(yīng)慢、準(zhǔn)確性低、難以適應(yīng)復(fù)雜電網(wǎng)環(huán)境等問題。隨著電網(wǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，新能源的接入比例持續(xù)增加，電網(wǎng)運(yùn)行的不確定性顯著增強(qiáng)，對(duì)故障診斷與預(yù)測(cè)技術(shù)提出了更高的要求。

當(dāng)前，智能電網(wǎng)故障診斷與預(yù)測(cè)領(lǐng)域的研究主要集中在以下幾個(gè)方面：基于專家系統(tǒng)的故障診斷方法、基于模糊邏輯的故障診斷方法、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的故障診斷方法等。這些方法在一定程度上提升了故障診斷的效率和準(zhǔn)確性，但仍然存在一些問題和局限性。首先，數(shù)據(jù)融合能力不足。電網(wǎng)運(yùn)行過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)具有多源異構(gòu)、高維非線性、時(shí)變性強(qiáng)等特點(diǎn)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合方法難以有效處理這些數(shù)據(jù)，導(dǎo)致故障診斷的準(zhǔn)確性受到影響。其次，模型泛化能力有限?，F(xiàn)有的故障診斷模型大多針對(duì)特定類型的故障或特定的電網(wǎng)環(huán)境進(jìn)行設(shè)計(jì)，缺乏對(duì)復(fù)雜電網(wǎng)環(huán)境的適應(yīng)性，難以泛化到其他場(chǎng)景。再次，預(yù)測(cè)性維護(hù)能力較弱。傳統(tǒng)的故障診斷方法主要關(guān)注故障發(fā)生后的診斷與處理，缺乏對(duì)潛在故障風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)能力，難以實(shí)現(xiàn)預(yù)防性維護(hù)，導(dǎo)致故障發(fā)生率居高不下。

針對(duì)上述問題，開展基于多源數(shù)據(jù)融合與深度學(xué)習(xí)的智能電網(wǎng)故障診斷與預(yù)測(cè)研究具有重要的必要性和緊迫性。首先，多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)可以有效整合電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、設(shè)備歷史維護(hù)記錄、環(huán)境參數(shù)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，為故障診斷提供更全面、更準(zhǔn)確的信息。其次，深度學(xué)習(xí)模型具有強(qiáng)大的特征提取和表示能力，可以有效處理高維、非線性、時(shí)變數(shù)據(jù)，提升故障診斷的準(zhǔn)確性和泛化能力。最后，基于深度學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)性維護(hù)模型可以提前預(yù)警潛在故障風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)預(yù)防性維護(hù)，降低故障發(fā)生率，提升電網(wǎng)運(yùn)行的安全性、可靠性和經(jīng)濟(jì)性。

2.項(xiàng)目研究的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)或?qū)W術(shù)價(jià)值

本項(xiàng)目的研究具有重要的社會(huì)價(jià)值、經(jīng)濟(jì)價(jià)值或?qū)W術(shù)價(jià)值。

社會(huì)價(jià)值方面，本項(xiàng)目的研究成果將顯著提升智能電網(wǎng)的安全性和可靠性，為社會(huì)提供更加穩(wěn)定、可靠的電力供應(yīng)。智能電網(wǎng)故障的頻繁發(fā)生不僅會(huì)導(dǎo)致電力供應(yīng)中斷，影響人們的日常生活和工作，還會(huì)造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失和社會(huì)影響。通過本項(xiàng)目的研究，可以有效降低故障發(fā)生率，提升電網(wǎng)的運(yùn)行效率，為社會(huì)提供更加優(yōu)質(zhì)的電力服務(wù)。此外，本項(xiàng)目的研究成果還可以推動(dòng)智能電網(wǎng)技術(shù)的普及和應(yīng)用，促進(jìn)電力行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供新的動(dòng)力。

經(jīng)濟(jì)價(jià)值方面，本項(xiàng)目的研究成果將產(chǎn)生顯著的經(jīng)濟(jì)效益。首先，通過提升電網(wǎng)的運(yùn)行效率，可以降低電網(wǎng)的運(yùn)維成本，節(jié)約能源消耗，產(chǎn)生直接的經(jīng)濟(jì)效益。其次，通過降低故障發(fā)生率，可以減少因故障導(dǎo)致的電力供應(yīng)中斷造成的經(jīng)濟(jì)損失，產(chǎn)生間接的經(jīng)濟(jì)效益。此外，本項(xiàng)目的研究成果還可以推動(dòng)智能電網(wǎng)技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會(huì)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

學(xué)術(shù)價(jià)值方面，本項(xiàng)目的研究成果將推動(dòng)智能電網(wǎng)故障診斷與預(yù)測(cè)領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步，為相關(guān)學(xué)科的發(fā)展提供新的思路和方法。本項(xiàng)目的研究將涉及到數(shù)據(jù)融合、深度學(xué)習(xí)、電網(wǎng)故障診斷等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，需要跨學(xué)科的知識(shí)和技術(shù)支持。通過本項(xiàng)目的研究，可以推動(dòng)相關(guān)學(xué)科的理論創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步，為智能電網(wǎng)故障診斷與預(yù)測(cè)領(lǐng)域的研究提供新的方向和思路。此外，本項(xiàng)目的研究成果還可以為其他領(lǐng)域的故障診斷與預(yù)測(cè)研究提供參考和借鑒，推動(dòng)相關(guān)學(xué)科的發(fā)展。

四.國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在智能電網(wǎng)故障診斷與預(yù)測(cè)領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)外研究者已經(jīng)開展了廣泛的研究工作，取得了一定的成果，但也存在一些尚未解決的問題和研究空白。

國(guó)外研究現(xiàn)狀方面，歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家在智能電網(wǎng)和電力系統(tǒng)自動(dòng)化領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位，其在故障診斷與預(yù)測(cè)方面的研究也相對(duì)較早且較為深入。早期的研究主要集中在基于專家系統(tǒng)和規(guī)則的故障診斷方法，例如美國(guó)IEEEPES委員會(huì)在20世紀(jì)80年代提出的基于故障邏輯的電網(wǎng)故障診斷方法，以及歐洲一些研究機(jī)構(gòu)提出的基于模糊邏輯的故障診斷方法。這些方法在一定程度上提升了故障診斷的效率和準(zhǔn)確性，但難以處理復(fù)雜電網(wǎng)環(huán)境下的非確定性故障。

隨著技術(shù)的快速發(fā)展，基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的故障診斷方法逐漸成為研究熱點(diǎn)。例如，美國(guó)普渡大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種基于支持向量機(jī)的電網(wǎng)故障診斷方法，該方法在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出較好的性能。此外，麻省理工學(xué)院的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的電網(wǎng)故障診斷方法，該方法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)電網(wǎng)故障的特征，并在一定程度上提升了故障診斷的準(zhǔn)確性。在預(yù)測(cè)性維護(hù)方面，國(guó)外研究者也開始嘗試?yán)脵C(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行故障預(yù)測(cè)，例如斯坦福大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種基于隨機(jī)森林的電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)方法，該方法能夠根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)電網(wǎng)設(shè)備的潛在故障風(fēng)險(xiǎn)。

近年來，國(guó)外研究者開始關(guān)注多源數(shù)據(jù)融合在電網(wǎng)故障診斷與預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。例如，英國(guó)帝國(guó)理工學(xué)院的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種基于多源數(shù)據(jù)融合的電網(wǎng)故障診斷方法，該方法整合了電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、設(shè)備歷史維護(hù)記錄和環(huán)境參數(shù)等多源數(shù)據(jù)，提升了故障診斷的準(zhǔn)確性。此外，美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種基于多源數(shù)據(jù)融合和深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)方法，該方法利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)了對(duì)電網(wǎng)設(shè)備潛在故障風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。

國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀方面，隨著智能電網(wǎng)建設(shè)的推進(jìn)，國(guó)內(nèi)在電網(wǎng)故障診斷與預(yù)測(cè)領(lǐng)域的研究也取得了顯著進(jìn)展。早期的研究主要集中在基于專家系統(tǒng)和規(guī)則的故障診斷方法，例如清華大學(xué)和西安交通大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)提出的基于故障邏輯的電網(wǎng)故障診斷方法，以及華北電力大學(xué)提出的一種基于模糊邏輯的電網(wǎng)故障診斷方法。這些方法在一定程度上提升了故障診斷的效率和準(zhǔn)確性，但難以處理復(fù)雜電網(wǎng)環(huán)境下的非確定性故障。

近年來，國(guó)內(nèi)研究者也開始關(guān)注基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的故障診斷方法。例如，浙江大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電網(wǎng)故障診斷方法，該方法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)電網(wǎng)故障的特征，并在一定程度上提升了故障診斷的準(zhǔn)確性。此外，上海交通大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)方法，該方法能夠處理電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)的時(shí)序性，實(shí)現(xiàn)了對(duì)電網(wǎng)設(shè)備潛在故障風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)。在多源數(shù)據(jù)融合方面，國(guó)內(nèi)研究者也取得了一些成果，例如中國(guó)電力科學(xué)研究院提出了一種基于多源數(shù)據(jù)融合的電網(wǎng)故障診斷方法，該方法整合了電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、設(shè)備歷史維護(hù)記錄和環(huán)境參數(shù)等多源數(shù)據(jù)，提升了故障診斷的準(zhǔn)確性。此外，南方電網(wǎng)公司的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種基于多源數(shù)據(jù)融合和深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)方法，該方法利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)了對(duì)電網(wǎng)設(shè)備潛在故障風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。

盡管國(guó)內(nèi)外在智能電網(wǎng)故障診斷與預(yù)測(cè)領(lǐng)域已經(jīng)取得了一定的成果，但仍存在一些尚未解決的問題和研究空白。首先，多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)仍需進(jìn)一步完善。目前的多源數(shù)據(jù)融合方法大多針對(duì)特定類型的故障或特定的電網(wǎng)環(huán)境進(jìn)行設(shè)計(jì)，缺乏對(duì)復(fù)雜電網(wǎng)環(huán)境的適應(yīng)性，難以泛化到其他場(chǎng)景。其次，深度學(xué)習(xí)模型的解釋性較差。深度學(xué)習(xí)模型雖然具有強(qiáng)大的特征提取和表示能力，但其內(nèi)部工作機(jī)制復(fù)雜，難以解釋其決策過程，影響了模型的可信度和實(shí)用性。再次，預(yù)測(cè)性維護(hù)模型的泛化能力有限?，F(xiàn)有的預(yù)測(cè)性維護(hù)模型大多針對(duì)特定類型的設(shè)備或特定的故障模式進(jìn)行設(shè)計(jì)，缺乏對(duì)復(fù)雜電網(wǎng)環(huán)境的適應(yīng)性，難以泛化到其他場(chǎng)景。最后，缺乏大規(guī)模、高質(zhì)量的電網(wǎng)故障數(shù)據(jù)集。目前，公開的電網(wǎng)故障數(shù)據(jù)集較少，且數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，制約了深度學(xué)習(xí)模型的研究和應(yīng)用。

綜上所述，開展基于多源數(shù)據(jù)融合與深度學(xué)習(xí)的智能電網(wǎng)故障診斷與預(yù)測(cè)研究具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，需要進(jìn)一步深入研究和探索。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

1.研究目標(biāo)

本項(xiàng)目旨在攻克智能電網(wǎng)故障診斷與預(yù)測(cè)中的關(guān)鍵技術(shù)難題，通過融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)并應(yīng)用先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，構(gòu)建一套高效、精準(zhǔn)、智能的電網(wǎng)故障診斷與預(yù)測(cè)體系。具體研究目標(biāo)包括：

（1）構(gòu)建智能電網(wǎng)多源數(shù)據(jù)融合框架。整合電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)（如SCADA數(shù)據(jù)、PMU數(shù)據(jù)）、設(shè)備歷史維護(hù)記錄（如檢修記錄、故障歷史）、環(huán)境參數(shù)（如溫度、濕度、風(fēng)速）等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，研究數(shù)據(jù)清洗、特征提取、時(shí)空對(duì)齊等預(yù)處理技術(shù)，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)表征與融合模型，為后續(xù)故障診斷與預(yù)測(cè)提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

（2）研發(fā)面向電網(wǎng)故障診斷的深度學(xué)習(xí)模型。研究圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、注意力機(jī)制等深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)化應(yīng)用，設(shè)計(jì)能夠有效處理電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、時(shí)序特性和故障非線性特征的混合模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同類型故障（如線路故障、變壓器故障、母線故障）的精準(zhǔn)識(shí)別與定位，提升故障診斷的準(zhǔn)確率和效率。

（3）開發(fā)基于歷史數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的預(yù)測(cè)性維護(hù)模型。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)挖掘歷史故障數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)中的潛在關(guān)聯(lián)，構(gòu)建故障風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)潛在故障的提前預(yù)警，為電網(wǎng)運(yùn)維提供決策支持，降低故障發(fā)生率，提升電網(wǎng)運(yùn)行的安全性、可靠性和經(jīng)濟(jì)性。

（4）構(gòu)建智能電網(wǎng)故障診斷與預(yù)測(cè)系統(tǒng)原型。基于研究成果，開發(fā)一套包含數(shù)據(jù)融合模塊、深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練與推理模塊、可視化分析模塊的智能電網(wǎng)故障診斷與預(yù)測(cè)系統(tǒng)原型，并在典型區(qū)域電網(wǎng)進(jìn)行試點(diǎn)應(yīng)用，驗(yàn)證技術(shù)方案的實(shí)用性和有效性，為智能電網(wǎng)的智能化運(yùn)維提供技術(shù)支撐。

2.研究?jī)?nèi)容

本項(xiàng)目的研究?jī)?nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面：

（1）多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究

具體研究問題：如何有效融合電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、設(shè)備歷史維護(hù)記錄、環(huán)境參數(shù)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，解決數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一、時(shí)間戳不一致、缺失值處理等問題，構(gòu)建高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集。

假設(shè)：通過設(shè)計(jì)自適應(yīng)的數(shù)據(jù)清洗算法、特征提取方法和時(shí)空對(duì)齊策略，能夠有效融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)集的完整性和準(zhǔn)確性，為后續(xù)故障診斷與預(yù)測(cè)提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

研究方法：采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)處理缺失值和異常值；利用主成分分析（PCA）或自編碼器進(jìn)行特征降維；研究基于圖嵌入或時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)空對(duì)齊方法，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的協(xié)同表征。

（2）面向電網(wǎng)故障診斷的深度學(xué)習(xí)模型研究

具體研究問題：如何設(shè)計(jì)能夠有效處理電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、時(shí)序特性和故障非線性特征的深度學(xué)習(xí)模型，提升故障診斷的準(zhǔn)確率和效率。

假設(shè)：通過融合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)，能夠有效捕捉電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息和時(shí)序演變特征，提升故障診斷的準(zhǔn)確性。

研究方法：設(shè)計(jì)基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）和LSTM的混合模型，利用GCN提取電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息，利用LSTM捕捉時(shí)序演變特征；引入注意力機(jī)制，增強(qiáng)模型對(duì)關(guān)鍵故障特征的關(guān)注；研究模型參數(shù)的優(yōu)化方法，提升模型的泛化能力。

（3）基于歷史數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的預(yù)測(cè)性維護(hù)模型研究

具體研究問題：如何利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)挖掘歷史故障數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)中的潛在關(guān)聯(lián)，構(gòu)建故障風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)潛在故障的提前預(yù)警。

假設(shè)：通過構(gòu)建基于深度信念網(wǎng)絡(luò)或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，能夠有效預(yù)測(cè)電網(wǎng)設(shè)備的潛在故障風(fēng)險(xiǎn)，為電網(wǎng)運(yùn)維提供決策支持。

研究方法：利用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）或門控循環(huán)單元（GRU）研究電網(wǎng)設(shè)備的故障演化規(guī)律；引入深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN）進(jìn)行故障風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)；研究模型的可解釋性方法，提升模型的可信度。

（4）智能電網(wǎng)故障診斷與預(yù)測(cè)系統(tǒng)原型開發(fā)

具體研究問題：如何將研究成果轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用系統(tǒng)，驗(yàn)證技術(shù)方案的實(shí)用性和有效性。

假設(shè)：通過開發(fā)一套包含數(shù)據(jù)融合模塊、深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練與推理模塊、可視化分析模塊的智能電網(wǎng)故障診斷與預(yù)測(cè)系統(tǒng)原型，能夠有效提升電網(wǎng)故障診斷與預(yù)測(cè)的效率和準(zhǔn)確性。

研究方法：基于Python或Java等編程語言，開發(fā)系統(tǒng)原型；集成多源數(shù)據(jù)融合模塊、深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練與推理模塊、可視化分析模塊；在典型區(qū)域電網(wǎng)進(jìn)行試點(diǎn)應(yīng)用，收集數(shù)據(jù)并評(píng)估系統(tǒng)性能；根據(jù)試點(diǎn)應(yīng)用結(jié)果，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。

六.研究方法與技術(shù)路線

1.研究方法、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集與分析方法

本項(xiàng)目將采用理論分析、模型構(gòu)建、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證相結(jié)合的研究方法，結(jié)合多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)，開展智能電網(wǎng)故障診斷與預(yù)測(cè)研究。具體研究方法、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集與分析方法如下：

（1）研究方法

1.1多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)：采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)、特征提取、時(shí)空對(duì)齊等技術(shù)，融合電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、設(shè)備歷史維護(hù)記錄、環(huán)境參數(shù)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)。具體包括：

a.數(shù)據(jù)清洗：利用統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等方法處理數(shù)據(jù)缺失值、異常值和噪聲。

b.特征提取：采用主成分分析（PCA）、自編碼器等方法進(jìn)行特征降維，提取關(guān)鍵特征。

c.時(shí)空對(duì)齊：研究基于圖嵌入或時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)空對(duì)齊方法，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的協(xié)同表征。

1.2深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建：設(shè)計(jì)基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、注意力機(jī)制等深度學(xué)習(xí)模型的混合模型，用于電網(wǎng)故障診斷與預(yù)測(cè)。具體包括：

a.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）提取電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息。

b.長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)：利用LSTM捕捉電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)的時(shí)序演變特征。

c.注意力機(jī)制：引入注意力機(jī)制，增強(qiáng)模型對(duì)關(guān)鍵故障特征的關(guān)注。

1.3預(yù)測(cè)性維護(hù)模型：構(gòu)建基于深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN）或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，用于電網(wǎng)故障風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。具體包括：

a.深度信念網(wǎng)絡(luò)：利用DBN挖掘歷史故障數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)中的潛在關(guān)聯(lián)。

b.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：利用RNN研究電網(wǎng)設(shè)備的故障演化規(guī)律。

1.4系統(tǒng)開發(fā)與驗(yàn)證：基于Python或Java等編程語言，開發(fā)智能電網(wǎng)故障診斷與預(yù)測(cè)系統(tǒng)原型，并在典型區(qū)域電網(wǎng)進(jìn)行試點(diǎn)應(yīng)用，驗(yàn)證技術(shù)方案的實(shí)用性和有效性。

（2）實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

2.1數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備：收集電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、設(shè)備歷史維護(hù)記錄、環(huán)境參數(shù)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建大規(guī)模、高質(zhì)量的電網(wǎng)故障數(shù)據(jù)集。

2.2模型訓(xùn)練與測(cè)試：將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，利用訓(xùn)練集訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，利用驗(yàn)證集調(diào)整模型參數(shù)，利用測(cè)試集評(píng)估模型性能。

2.3評(píng)價(jià)指標(biāo)：采用準(zhǔn)確率、召回率、F1值、AUC等指標(biāo)評(píng)估故障診斷模型的性能；采用均方誤差（MSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）等指標(biāo)評(píng)估故障預(yù)測(cè)模型的性能。

2.4對(duì)比實(shí)驗(yàn)：設(shè)計(jì)對(duì)比實(shí)驗(yàn)，比較不同數(shù)據(jù)融合方法、不同深度學(xué)習(xí)模型、不同預(yù)測(cè)性維護(hù)模型的性能，驗(yàn)證本項(xiàng)目的創(chuàng)新性和有效性。

（3）數(shù)據(jù)收集與分析方法

3.1數(shù)據(jù)收集：從國(guó)家電網(wǎng)公司、南方電網(wǎng)公司等電力企業(yè)收集電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、設(shè)備歷史維護(hù)記錄、環(huán)境參數(shù)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)。具體包括：

a.電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)：收集SCADA系統(tǒng)、PMU系統(tǒng)等產(chǎn)生的電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)。

b.設(shè)備歷史維護(hù)記錄：收集設(shè)備的檢修記錄、故障歷史記錄等。

c.環(huán)境參數(shù)：收集電網(wǎng)所在地的溫度、濕度、風(fēng)速等環(huán)境參數(shù)。

3.2數(shù)據(jù)分析：利用統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法分析數(shù)據(jù)，提取關(guān)鍵特征，構(gòu)建數(shù)據(jù)模型。具體包括：

a.統(tǒng)計(jì)分析：利用統(tǒng)計(jì)方法分析數(shù)據(jù)的分布、趨勢(shì)等特征。

b.機(jī)器學(xué)習(xí)：利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分類、聚類等分析，提取關(guān)鍵特征。

c.深度學(xué)習(xí)：利用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)表征、故障診斷、故障預(yù)測(cè)等分析。

2.技術(shù)路線

本項(xiàng)目的技術(shù)路線分為以下幾個(gè)關(guān)鍵步驟：

（1）數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理：收集電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、設(shè)備歷史維護(hù)記錄、環(huán)境參數(shù)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、特征提取、時(shí)空對(duì)齊等預(yù)處理，構(gòu)建高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集。

（2）多源數(shù)據(jù)融合模型構(gòu)建：研究基于圖嵌入或時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)空對(duì)齊方法，構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合模型，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的協(xié)同表征。

（3）電網(wǎng)故障診斷模型構(gòu)建：設(shè)計(jì)基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的混合模型，用于電網(wǎng)故障診斷，提升故障診斷的準(zhǔn)確率和效率。

（4）預(yù)測(cè)性維護(hù)模型構(gòu)建：構(gòu)建基于深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN）或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，用于電網(wǎng)故障風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)潛在故障的提前預(yù)警。

（5）系統(tǒng)原型開發(fā)：基于Python或Java等編程語言，開發(fā)智能電網(wǎng)故障診斷與預(yù)測(cè)系統(tǒng)原型，集成數(shù)據(jù)融合模塊、深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練與推理模塊、可視化分析模塊。

（6）試點(diǎn)應(yīng)用與驗(yàn)證：在典型區(qū)域電網(wǎng)進(jìn)行試點(diǎn)應(yīng)用，收集數(shù)據(jù)并評(píng)估系統(tǒng)性能，根據(jù)試點(diǎn)應(yīng)用結(jié)果，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。

（7）成果總結(jié)與推廣：總結(jié)研究成果，撰寫學(xué)術(shù)論文，申請(qǐng)專利，推動(dòng)研究成果的推廣應(yīng)用。

通過以上技術(shù)路線，本項(xiàng)目將構(gòu)建一套高效、精準(zhǔn)、智能的電網(wǎng)故障診斷與預(yù)測(cè)體系，為智能電網(wǎng)的智能化運(yùn)維提供技術(shù)支撐。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目在理論、方法及應(yīng)用層面均體現(xiàn)了顯著的創(chuàng)新性，旨在解決當(dāng)前智能電網(wǎng)故障診斷與預(yù)測(cè)領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)，推動(dòng)相關(guān)技術(shù)的發(fā)展。

（1）理論創(chuàng)新：構(gòu)建多源數(shù)據(jù)深度融合的理論框架

現(xiàn)有研究往往側(cè)重于單一類型數(shù)據(jù)的利用，或采用簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)拼接方式，未能充分挖掘多源數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)和互補(bǔ)信息。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出一種基于圖論和時(shí)空理論的電網(wǎng)多源數(shù)據(jù)深度融合理論框架。該框架不僅考慮了電網(wǎng)的物理拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，還考慮了數(shù)據(jù)之間的時(shí)空依賴關(guān)系，以及不同數(shù)據(jù)源之間的語義關(guān)聯(lián)。具體創(chuàng)新點(diǎn)包括：

a.基于圖嵌入的時(shí)空關(guān)聯(lián)建模。將電網(wǎng)物理拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、設(shè)備時(shí)序行為以及環(huán)境參數(shù)等因素統(tǒng)一到圖嵌入框架下，通過學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)（設(shè)備、節(jié)點(diǎn)）在低維空間中的表示，不僅保留了電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息，還顯式地建模了設(shè)備狀態(tài)之間的時(shí)空傳播效應(yīng)和不同數(shù)據(jù)源之間的潛在關(guān)聯(lián)。這與傳統(tǒng)方法僅依賴單一類型數(shù)據(jù)或簡(jiǎn)單拼接形成了本質(zhì)區(qū)別，為多源數(shù)據(jù)的深度協(xié)同分析提供了新的理論基礎(chǔ)。

b.時(shí)空注意力機(jī)制的動(dòng)態(tài)權(quán)重分配。針對(duì)電網(wǎng)故障的動(dòng)態(tài)演化過程和不同數(shù)據(jù)源信息的重要性隨時(shí)間變化的特點(diǎn)，創(chuàng)新性地引入時(shí)空注意力機(jī)制。該機(jī)制能夠根據(jù)電網(wǎng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)和故障特征，動(dòng)態(tài)地為不同數(shù)據(jù)源和不同時(shí)間窗口分配權(quán)重，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵信息的聚焦和非關(guān)鍵信息的抑制，從而提升模型對(duì)故障早期特征和關(guān)鍵影響因素的捕捉能力。這種動(dòng)態(tài)權(quán)重分配機(jī)制是現(xiàn)有靜態(tài)特征加權(quán)方法的重要突破。

c.融合物理信息與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的混合建模理論。本項(xiàng)目探索將基于物理的電網(wǎng)模型（如潮流計(jì)算、故障仿真）與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)模型相結(jié)合的混合建模理論。物理模型能夠提供電網(wǎng)運(yùn)行的先驗(yàn)知識(shí)和約束，而深度學(xué)習(xí)模型能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜的非線性映射關(guān)系。通過融合兩者優(yōu)勢(shì)，可以構(gòu)建更魯棒、更具可解釋性的故障診斷與預(yù)測(cè)模型，尤其是在數(shù)據(jù)稀疏或模型泛化能力不足的情況下，能夠有效彌補(bǔ)單一方法的局限性。

（2）方法創(chuàng)新：研發(fā)面向復(fù)雜電網(wǎng)環(huán)境的深度學(xué)習(xí)混合模型

現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)模型在處理電網(wǎng)故障診斷與預(yù)測(cè)時(shí)，往往存在對(duì)電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)考慮不足、對(duì)時(shí)序特征捕捉不深、模型解釋性差等問題。本項(xiàng)目針對(duì)這些不足，在方法上進(jìn)行多項(xiàng)創(chuàng)新：

a.基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）與長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的混合模型設(shè)計(jì)。針對(duì)電網(wǎng)故障同時(shí)具有空間依賴性和時(shí)間依賴性的特點(diǎn)，創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)了一種GCN-LSTM混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。GCN模塊用于學(xué)習(xí)電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)（如線路、變壓器、母線）之間的空間關(guān)系和拓?fù)鋫鞑ヌ匦?，有效捕捉故障在電網(wǎng)中的傳播路徑和影響范圍；LSTM模塊用于建模電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的時(shí)序演變過程和故障的動(dòng)態(tài)發(fā)展規(guī)律。兩者通過共享底層特征表示或直接交互，實(shí)現(xiàn)了空間信息和時(shí)間信息的有效融合，顯著提升了模型對(duì)復(fù)雜電網(wǎng)故障的表征能力。這與單一使用GCN或LSTM處理電網(wǎng)故障問題形成了鮮明對(duì)比，是模型層面的重要?jiǎng)?chuàng)新。

b.引入注意力機(jī)制提升關(guān)鍵特征關(guān)注度。在GCN和LSTM模塊中均嵌入注意力機(jī)制，使得模型能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)不同鄰域節(jié)點(diǎn)信息或不同時(shí)間步信息的重要性。在故障診斷階段，注意力機(jī)制可以幫助模型聚焦于與當(dāng)前故障最相關(guān)的設(shè)備區(qū)域或最關(guān)鍵的故障特征；在故障預(yù)測(cè)階段，注意力機(jī)制可以幫助模型識(shí)別出預(yù)示著潛在故障風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵運(yùn)行模式和特征組合。這種自學(xué)習(xí)權(quán)重分配機(jī)制增強(qiáng)了模型的學(xué)習(xí)能力和泛化能力。

c.面向預(yù)測(cè)性維護(hù)的時(shí)空風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。針對(duì)現(xiàn)有預(yù)測(cè)性維護(hù)模型泛化能力不足的問題，本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出一種基于時(shí)空風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的預(yù)測(cè)模型。該模型不僅考慮設(shè)備的歷史故障數(shù)據(jù)和當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)，還融合了設(shè)備所處環(huán)境、電網(wǎng)負(fù)荷模式、設(shè)備老化程度等多維度因素，構(gòu)建了一個(gè)動(dòng)態(tài)的、考慮不確定性的故障風(fēng)險(xiǎn)時(shí)空評(píng)估框架。利用深度學(xué)習(xí)模型（如時(shí)空?qǐng)D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）對(duì)上述因素進(jìn)行綜合分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備在未來一段時(shí)間內(nèi)發(fā)生故障概率的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，為制定更有效的預(yù)防性維護(hù)策略提供科學(xué)依據(jù)。

（3）應(yīng)用創(chuàng)新：構(gòu)建智能化電網(wǎng)運(yùn)維決策支持系統(tǒng)

本項(xiàng)目的研究成果不僅限于理論和方法層面，更注重實(shí)際應(yīng)用，致力于構(gòu)建一套面向?qū)嶋H應(yīng)用的智能電網(wǎng)故障診斷與預(yù)測(cè)決策支持系統(tǒng)。其應(yīng)用創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在：

a.系統(tǒng)化解決方案集成。本項(xiàng)目將多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)、先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型、可視化分析工具等集成到一個(gè)統(tǒng)一的系統(tǒng)平臺(tái)中，形成一套完整的智能化電網(wǎng)運(yùn)維解決方案。該系統(tǒng)不僅能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)故障診斷和預(yù)警，還能夠提供故障分析、根因定位、維護(hù)建議等功能，為電網(wǎng)運(yùn)維人員提供全方位的支持。這與現(xiàn)有研究中往往只關(guān)注單一技術(shù)或模塊化工具的開發(fā)形成了系統(tǒng)性的差異。

b.面向不同層級(jí)的應(yīng)用場(chǎng)景設(shè)計(jì)。本項(xiàng)目設(shè)計(jì)的系統(tǒng)考慮了不同應(yīng)用場(chǎng)景的需求，既可以為調(diào)度控制中心提供宏觀的電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障快速定位功能，也可以為運(yùn)維班組提供具體的故障處理指導(dǎo)和設(shè)備維護(hù)建議。系統(tǒng)通過靈活的配置和模塊化設(shè)計(jì)，能夠適應(yīng)不同層級(jí)、不同類型的電網(wǎng)運(yùn)維需求，具有廣泛的適用性。

c.推動(dòng)電網(wǎng)運(yùn)維模式智能化轉(zhuǎn)型。通過本項(xiàng)目的系統(tǒng)應(yīng)用，可以有效推動(dòng)電網(wǎng)運(yùn)維從傳統(tǒng)的被動(dòng)響應(yīng)模式向主動(dòng)預(yù)防、智能診斷的模式轉(zhuǎn)變。系統(tǒng)能夠顯著提升故障診斷的效率和準(zhǔn)確性，降低故障帶來的損失，優(yōu)化維護(hù)資源配置，提升電網(wǎng)的整體運(yùn)行水平和供電可靠性，具有顯著的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。這體現(xiàn)了本項(xiàng)目在推動(dòng)電力行業(yè)智能化發(fā)展方面的應(yīng)用價(jià)值。

綜上所述，本項(xiàng)目在理論框架、核心算法和系統(tǒng)應(yīng)用層面均具有顯著的創(chuàng)新性，有望為解決智能電網(wǎng)故障診斷與預(yù)測(cè)難題提供新的思路和方法，推動(dòng)相關(guān)技術(shù)的進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目旨在通過系統(tǒng)研究，突破智能電網(wǎng)故障診斷與預(yù)測(cè)中的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸，預(yù)期在理論、方法、技術(shù)原型及人才培養(yǎng)等方面取得一系列創(chuàng)新性成果，為提升智能電網(wǎng)的安全可靠運(yùn)行水平提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。

（1）理論貢獻(xiàn)

本項(xiàng)目預(yù)期能夠在以下幾個(gè)方面做出理論貢獻(xiàn)：

a.構(gòu)建完善的電網(wǎng)多源數(shù)據(jù)深度融合理論框架。通過引入圖嵌入、時(shí)空注意力機(jī)制和物理信息約束等理論，深化對(duì)電網(wǎng)多源數(shù)據(jù)內(nèi)在關(guān)聯(lián)和時(shí)空演變規(guī)律的認(rèn)識(shí)，為復(fù)雜物理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)融合問題提供新的理論視角和分析工具。形成的理論框架將超越現(xiàn)有簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)拼接或單一模態(tài)分析的理論局限，為后續(xù)相關(guān)研究奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。

b.發(fā)展面向電網(wǎng)故障診斷與預(yù)測(cè)的深度學(xué)習(xí)混合模型理論。通過對(duì)GCN-LSTM等混合模型的深入研究，揭示空間依賴性、時(shí)間依賴性與物理約束在模型中的作用機(jī)制，深化對(duì)深度學(xué)習(xí)在復(fù)雜系統(tǒng)建模中應(yīng)用規(guī)律的理解。提出的模型設(shè)計(jì)原則和訓(xùn)練策略將豐富深度學(xué)習(xí)在能源領(lǐng)域的應(yīng)用理論，特別是在處理具有強(qiáng)耦合時(shí)空特征的復(fù)雜系統(tǒng)問題方面具有指導(dǎo)意義。

c.建立電網(wǎng)故障風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的理論模型體系。在時(shí)空風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型研究的基礎(chǔ)上，發(fā)展一套能夠量化電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)、設(shè)備狀態(tài)、環(huán)境因素等多維度信息對(duì)故障風(fēng)險(xiǎn)影響的數(shù)學(xué)理論和方法。這將深化對(duì)電網(wǎng)故障發(fā)生機(jī)理和演化規(guī)律的認(rèn)識(shí)，為構(gòu)建更加科學(xué)、精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)性維護(hù)理論體系提供支撐。

（2）實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值

本項(xiàng)目預(yù)期能夠產(chǎn)生顯著的實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

a.提升電網(wǎng)故障診斷的準(zhǔn)確性和效率?；诒卷?xiàng)目研發(fā)的多源數(shù)據(jù)融合與深度學(xué)習(xí)模型，預(yù)期能夠?qū)㈦娋W(wǎng)故障診斷的準(zhǔn)確率提升至[具體百分比，例如95%]以上，并將故障定位時(shí)間縮短[具體時(shí)間，例如50%]。這將為電網(wǎng)運(yùn)維人員快速、準(zhǔn)確地識(shí)別故障類型和位置提供有力工具，有效減少故障造成的停電時(shí)間和影響范圍。

b.增強(qiáng)電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)的能力。通過構(gòu)建的預(yù)測(cè)性維護(hù)模型，預(yù)期能夠提前[具體時(shí)間范圍，例如幾天至幾周]預(yù)警潛在故障風(fēng)險(xiǎn)，并識(shí)別出最需要關(guān)注的設(shè)備。這將為電網(wǎng)運(yùn)維部門提供寶貴的決策窗口期，使其能夠從被動(dòng)搶修轉(zhuǎn)向主動(dòng)預(yù)防，優(yōu)化維護(hù)資源配置，顯著降低非計(jì)劃停運(yùn)次數(shù)和運(yùn)維成本。

c.開發(fā)智能電網(wǎng)故障診斷與預(yù)測(cè)系統(tǒng)原型。項(xiàng)目將開發(fā)一套功能完善、性能穩(wěn)定的智能電網(wǎng)故障診斷與預(yù)測(cè)系統(tǒng)原型，該原型集成了數(shù)據(jù)融合、模型訓(xùn)練、在線推理、可視化分析等功能模塊。系統(tǒng)原型將在典型區(qū)域電網(wǎng)進(jìn)行試點(diǎn)應(yīng)用，驗(yàn)證其技術(shù)方案的實(shí)用性和有效性。該原型可作為后續(xù)推廣應(yīng)用的基礎(chǔ)，為電力企業(yè)構(gòu)建自身的智能化運(yùn)維系統(tǒng)提供參考和借鑒。

d.產(chǎn)生顯著的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。通過提升故障診斷效率和準(zhǔn)確性、增強(qiáng)故障預(yù)測(cè)能力、優(yōu)化維護(hù)策略，項(xiàng)目預(yù)期能夠?yàn)殡娏ζ髽I(yè)帶來顯著的經(jīng)濟(jì)效益，包括減少停電損失、降低運(yùn)維成本、延長(zhǎng)設(shè)備壽命等。同時(shí)，更可靠的電力供應(yīng)將提升社會(huì)生產(chǎn)生活的穩(wěn)定性，產(chǎn)生積極的社會(huì)效益。據(jù)初步估算，推廣應(yīng)用后每年可能節(jié)省運(yùn)維成本約[具體金額或百分比范圍]，減少停電損失約[具體金額或百分比范圍]。

e.推動(dòng)相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制定和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。項(xiàng)目研究成果，特別是系統(tǒng)原型和關(guān)鍵技術(shù)參數(shù)，可為相關(guān)行業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的制定提供參考依據(jù)。同時(shí)，研究成果的轉(zhuǎn)化和應(yīng)用將帶動(dòng)智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)分析、算法、相關(guān)軟硬件設(shè)備等產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，促進(jìn)電力行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

（3）人才培養(yǎng)與知識(shí)傳播

本項(xiàng)目在實(shí)施過程中，將培養(yǎng)一批掌握多源數(shù)據(jù)融合、深度學(xué)習(xí)、電力系統(tǒng)等交叉領(lǐng)域知識(shí)的復(fù)合型科研人才和技術(shù)骨干。項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)將通過發(fā)表論文、參加學(xué)術(shù)會(huì)議、舉辦技術(shù)講座等方式，積極傳播研究成果，推動(dòng)學(xué)術(shù)交流和知識(shí)共享，為智能電網(wǎng)領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)力量。

綜上所述，本項(xiàng)目預(yù)期取得的成果不僅具有重要的理論價(jià)值，更具備顯著的實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值和廣闊的推廣應(yīng)用前景，將有力推動(dòng)智能電網(wǎng)智能化運(yùn)維水平的提升。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

（1）項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃

本項(xiàng)目計(jì)劃總執(zhí)行周期為[例如36]個(gè)月，分為以下幾個(gè)階段，每個(gè)階段均有明確的任務(wù)分配和進(jìn)度安排：

第一階段：項(xiàng)目準(zhǔn)備與數(shù)據(jù)收集階段（第1-6個(gè)月）

*任務(wù)分配：

*負(fù)責(zé)人：[姓名/團(tuán)隊(duì)]負(fù)責(zé)整體項(xiàng)目規(guī)劃與管理。

*負(fù)責(zé)人：[姓名/團(tuán)隊(duì)]負(fù)責(zé)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀調(diào)研與文獻(xiàn)綜述，明確技術(shù)路線和創(chuàng)新點(diǎn)。

*負(fù)責(zé)人：[姓名/團(tuán)隊(duì)]負(fù)責(zé)制定數(shù)據(jù)收集方案，聯(lián)系數(shù)據(jù)源（國(guó)家電網(wǎng)公司、南方電網(wǎng)公司等），獲取電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、設(shè)備歷史維護(hù)記錄、環(huán)境參數(shù)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)。

*負(fù)責(zé)人：[姓名/團(tuán)隊(duì)]負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)預(yù)處理流程，包括數(shù)據(jù)清洗、格式轉(zhuǎn)換、缺失值處理、異常值檢測(cè)等。

*進(jìn)度安排：

*第1-2個(gè)月：完成文獻(xiàn)調(diào)研，明確研究目標(biāo)、內(nèi)容和技術(shù)路線，初步制定項(xiàng)目實(shí)施方案。

*第3-4個(gè)月：完成數(shù)據(jù)收集方案設(shè)計(jì)，啟動(dòng)數(shù)據(jù)收集工作，與數(shù)據(jù)源單位溝通協(xié)調(diào)。

*第5-6個(gè)月：完成初步的數(shù)據(jù)預(yù)處理流程設(shè)計(jì)，對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步探索性分析，完成階段總結(jié)報(bào)告。

第二階段：關(guān)鍵技術(shù)研究與模型初步構(gòu)建階段（第7-18個(gè)月）

*任務(wù)分配：

*負(fù)責(zé)人：[姓名/團(tuán)隊(duì)]負(fù)責(zé)多源數(shù)據(jù)融合理論研究與算法設(shè)計(jì)，包括圖嵌入、時(shí)空注意力機(jī)制等。

*負(fù)責(zé)人：[姓名/團(tuán)隊(duì)]負(fù)責(zé)電網(wǎng)故障診斷深度學(xué)習(xí)模型（GCN-LSTM混合模型）的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。

*負(fù)責(zé)人：[姓名/團(tuán)隊(duì)]負(fù)責(zé)預(yù)測(cè)性維護(hù)深度學(xué)習(xí)模型（時(shí)空風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型）的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。

*負(fù)責(zé)人：[姓名/團(tuán)隊(duì)]負(fù)責(zé)模型訓(xùn)練所需平臺(tái)和工具的開發(fā)與配置。

*進(jìn)度安排：

*第7-9個(gè)月：完成多源數(shù)據(jù)融合理論框架和關(guān)鍵算法設(shè)計(jì)，初步實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合模塊。

*第10-12個(gè)月：完成GCN-LSTM混合模型的初步設(shè)計(jì)與代碼實(shí)現(xiàn)，開展模型參數(shù)優(yōu)化研究。

*第13-15個(gè)月：完成時(shí)空風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的初步設(shè)計(jì)與代碼實(shí)現(xiàn)，開展模型參數(shù)優(yōu)化研究。

*第16-18個(gè)月：對(duì)初步構(gòu)建的模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，分析模型性能，完成階段性模型優(yōu)化。

第三階段：系統(tǒng)集成與試點(diǎn)應(yīng)用階段（第19-28個(gè)月）

*任務(wù)分配：

*負(fù)責(zé)人：[姓名/團(tuán)隊(duì)]負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)融合模塊、深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練與推理模塊、可視化分析模塊集成到統(tǒng)一系統(tǒng)平臺(tái)。

*負(fù)責(zé)人：[姓名/團(tuán)隊(duì)]負(fù)責(zé)系統(tǒng)原型功能的測(cè)試與調(diào)試，優(yōu)化系統(tǒng)性能和用戶體驗(yàn)。

*負(fù)責(zé)人：[姓名/團(tuán)隊(duì)]負(fù)責(zé)聯(lián)系典型區(qū)域電網(wǎng)（如某個(gè)省電力公司）進(jìn)行試點(diǎn)應(yīng)用。

*負(fù)責(zé)人：[姓名/團(tuán)隊(duì)]負(fù)責(zé)收集試點(diǎn)應(yīng)用數(shù)據(jù)，評(píng)估系統(tǒng)實(shí)際性能，根據(jù)反饋進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化。

*進(jìn)度安排：

*第19-21個(gè)月：完成系統(tǒng)原型框架設(shè)計(jì)，集成各功能模塊，進(jìn)行初步的系統(tǒng)測(cè)試。

*第22-24個(gè)月：在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下對(duì)系統(tǒng)原型進(jìn)行全面測(cè)試，修復(fù)bugs，優(yōu)化系統(tǒng)性能。

*第25-26個(gè)月：與試點(diǎn)應(yīng)用單位進(jìn)行對(duì)接，部署系統(tǒng)原型，開展試點(diǎn)應(yīng)用。

*第27-28個(gè)月：收集試點(diǎn)應(yīng)用數(shù)據(jù)，分析系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行效果，根據(jù)反饋進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化和功能完善。

第四階段：成果總結(jié)與驗(yàn)收階段（第29-36個(gè)月）

*任務(wù)分配：

*負(fù)責(zé)人：[姓名/團(tuán)隊(duì)]負(fù)責(zé)整理項(xiàng)目研究成果，撰寫學(xué)術(shù)論文、技術(shù)報(bào)告和專利。

*負(fù)責(zé)人：[姓名/團(tuán)隊(duì)]負(fù)責(zé)匯總項(xiàng)目數(shù)據(jù)，進(jìn)行最終的項(xiàng)目績(jī)效評(píng)估。

*負(fù)責(zé)人：[姓名/團(tuán)隊(duì)]負(fù)責(zé)準(zhǔn)備項(xiàng)目驗(yàn)收材料，配合完成項(xiàng)目驗(yàn)收工作。

*負(fù)責(zé)人：[姓名/團(tuán)隊(duì)]負(fù)責(zé)項(xiàng)目總結(jié)會(huì)，分享項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。

*進(jìn)度安排：

*第29-31個(gè)月：完成學(xué)術(shù)論文撰寫與投稿，申請(qǐng)專利，整理技術(shù)報(bào)告。

*第32-33個(gè)月：進(jìn)行項(xiàng)目最終績(jī)效評(píng)估，形成項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告。

*第34-35個(gè)月：準(zhǔn)備項(xiàng)目驗(yàn)收材料，配合完成項(xiàng)目驗(yàn)收。

*第36個(gè)月：項(xiàng)目總結(jié)會(huì)，完成項(xiàng)目所有收尾工作。

（2）風(fēng)險(xiǎn)管理策略

在項(xiàng)目實(shí)施過程中，可能會(huì)遇到各種風(fēng)險(xiǎn)因素，影響項(xiàng)目的進(jìn)度、質(zhì)量和預(yù)期成果。本項(xiàng)目將制定以下風(fēng)險(xiǎn)管理策略：

a.數(shù)據(jù)獲取風(fēng)險(xiǎn)：電力數(shù)據(jù)涉及商業(yè)機(jī)密，獲取難度較大，數(shù)據(jù)質(zhì)量也可能不滿足要求。

*風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)：提前與數(shù)據(jù)源單位建立良好溝通，明確數(shù)據(jù)需求，簽訂數(shù)據(jù)使用協(xié)議。加強(qiáng)數(shù)據(jù)預(yù)處理能力，開發(fā)數(shù)據(jù)清洗和增強(qiáng)算法，提升數(shù)據(jù)可用性。準(zhǔn)備備選數(shù)據(jù)源，如公開的電力數(shù)據(jù)集或合作伙伴提供的數(shù)據(jù)。

b.技術(shù)研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)：深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)和算法優(yōu)化難度大，可能出現(xiàn)模型性能不達(dá)標(biāo)或可解釋性差的問題。

*風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)：加強(qiáng)技術(shù)預(yù)研，跟蹤最新研究進(jìn)展。采用模塊化設(shè)計(jì)，便于分步驗(yàn)證和迭代優(yōu)化。引入模型可解釋性分析工具，提升模型透明度。加強(qiáng)與高校和研究機(jī)構(gòu)的合作，借助外部專家力量。

c.項(xiàng)目進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)：項(xiàng)目涉及多個(gè)子任務(wù)，協(xié)調(diào)難度大，可能出現(xiàn)進(jìn)度延誤。

*風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)：制定詳細(xì)的項(xiàng)目計(jì)劃，明確各階段任務(wù)和時(shí)間節(jié)點(diǎn)。建立有效的項(xiàng)目溝通機(jī)制，定期召開項(xiàng)目會(huì)議，及時(shí)協(xié)調(diào)解決跨團(tuán)隊(duì)問題。采用項(xiàng)目管理工具，跟蹤任務(wù)進(jìn)度，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決延期風(fēng)險(xiǎn)。

d.試點(diǎn)應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)：系統(tǒng)原型在實(shí)際電網(wǎng)環(huán)境中的應(yīng)用效果可能不理想，遇到預(yù)期外的問題。

*風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)：在試點(diǎn)應(yīng)用前，進(jìn)行充分的實(shí)驗(yàn)室測(cè)試和模擬應(yīng)用。與應(yīng)用單位密切合作，共同制定試點(diǎn)方案，及時(shí)收集反饋意見。建立快速響應(yīng)機(jī)制，針對(duì)試點(diǎn)中出現(xiàn)的問題，及時(shí)調(diào)整系統(tǒng)方案和參數(shù)。準(zhǔn)備備用方案，如調(diào)整模型策略或優(yōu)化系統(tǒng)架構(gòu)。

e.知識(shí)產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)：項(xiàng)目研究成果可能涉及專利等知識(shí)產(chǎn)權(quán)問題。

*風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)：在項(xiàng)目早期就制定知識(shí)產(chǎn)權(quán)管理計(jì)劃，明確專利申請(qǐng)策略。加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)意識(shí)，對(duì)關(guān)鍵研究成果及時(shí)申請(qǐng)專利或進(jìn)行技術(shù)秘密保護(hù)。與合作單位明確知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸屬，簽訂相關(guān)協(xié)議。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

本項(xiàng)目匯聚了一支在電力系統(tǒng)、數(shù)據(jù)科學(xué)和領(lǐng)域具有深厚造詣和豐富研究經(jīng)驗(yàn)的團(tuán)隊(duì)，團(tuán)隊(duì)成員專業(yè)背景多元，研究經(jīng)驗(yàn)豐富，能夠覆蓋項(xiàng)目所需的各項(xiàng)研究任務(wù)，確保項(xiàng)目目標(biāo)的順利實(shí)現(xiàn)。

（1）項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員的專業(yè)背景與研究經(jīng)驗(yàn)

項(xiàng)目負(fù)責(zé)人劉金全博士，長(zhǎng)期從事智能電網(wǎng)、電力系統(tǒng)運(yùn)行與控制、應(yīng)用等領(lǐng)域的科研工作，在電力系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測(cè)方面具有深厚的理論功底和豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。曾主持或參與多項(xiàng)國(guó)家級(jí)和省部級(jí)科研項(xiàng)目，在國(guó)內(nèi)外高水平期刊和會(huì)議上發(fā)表學(xué)術(shù)論文數(shù)十篇，出版專著一部，擁有多項(xiàng)發(fā)明專利。劉金全博士熟悉智能電網(wǎng)的最新發(fā)展趨勢(shì)，具備優(yōu)秀的協(xié)調(diào)能力和項(xiàng)目管理能力，能夠?yàn)轫?xiàng)目提供全面的學(xué)術(shù)指導(dǎo)和方向把握。

團(tuán)隊(duì)核心成員張明教授，電力系統(tǒng)專業(yè)資深專家，在電網(wǎng)拓?fù)浞治?、故障?jì)算、繼電保護(hù)等領(lǐng)域擁有數(shù)十年的研究積累。張教授精通電網(wǎng)運(yùn)行機(jī)理，對(duì)電網(wǎng)數(shù)據(jù)特性有深刻理解，為項(xiàng)目提供了關(guān)鍵的電力系統(tǒng)理論支撐。他在電網(wǎng)安全穩(wěn)定控制方面取得了一系列重要成果，并多次參與重大電網(wǎng)改造工程的技術(shù)論證工作。

團(tuán)隊(duì)核心成員李強(qiáng)博士，數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)＜?，具有深厚的?shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)背景。李博士在深度學(xué)習(xí)模型，特別是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中的應(yīng)用方面具有豐富的研究經(jīng)驗(yàn)。他曾發(fā)表多篇高水平學(xué)術(shù)論文，并開發(fā)了多個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用系統(tǒng)。李博士將負(fù)責(zé)項(xiàng)目中核心算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，為項(xiàng)目的技術(shù)突破提供關(guān)鍵支持。

團(tuán)隊(duì)核心成員王偉博士，環(huán)境科學(xué)與工程領(lǐng)域?qū)＜遥诃h(huán)境參數(shù)對(duì)電力系統(tǒng)運(yùn)行影響方面具有深入研究。王博士熟悉環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析方法，并參與了多個(gè)關(guān)于氣候變化對(duì)電力系統(tǒng)影響的研究項(xiàng)目。他將負(fù)責(zé)項(xiàng)目中環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)的收集、分析和融合，為項(xiàng)目的多源數(shù)據(jù)融合提供重要支持。

項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員還包括多位具有碩士學(xué)歷的青年研究人員，他們?cè)陔娏ο到y(tǒng)運(yùn)行、數(shù)據(jù)挖掘、軟件開發(fā)等方面具有扎實(shí)的基礎(chǔ)和較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力。團(tuán)隊(duì)成員均具備良好的團(tuán)隊(duì)合作精神和溝通能力，能夠高效協(xié)作，共同推進(jìn)項(xiàng)目研究。

（2）團(tuán)隊(duì)成員的角色分配與合作模式

根據(jù)項(xiàng)目研究?jī)?nèi)容和成員的專業(yè)特長(zhǎng)，本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員將承擔(dān)以下角色，并采用以下合作模式：

負(fù)責(zé)人劉金全博士，擔(dān)任項(xiàng)目總負(fù)責(zé)人，全面負(fù)責(zé)項(xiàng)目的規(guī)劃、、協(xié)調(diào)和管理工作。主要職責(zé)包括制定項(xiàng)目研究方案、分配研究任務(wù)、監(jiān)督項(xiàng)目進(jìn)度、整合研究成果、對(duì)外聯(lián)絡(luò)與合作等。同時(shí)，劉博士將重點(diǎn)負(fù)責(zé)多源數(shù)據(jù)融合理論框架的構(gòu)建和項(xiàng)目整體學(xué)術(shù)方向的把握。

張明教授擔(dān)任電力系統(tǒng)理論顧問，負(fù)責(zé)提供電力系統(tǒng)方面的專業(yè)知識(shí)和技術(shù)支持。主要職責(zé)包括參與電網(wǎng)數(shù)據(jù)特性分析、電網(wǎng)故障機(jī)理研究、項(xiàng)目技術(shù)方案的電力系統(tǒng)可行性論證等。張教授將與項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)緊密合作，確保項(xiàng)目研究緊密結(jié)合實(shí)際電網(wǎng)運(yùn)行需求。

李強(qiáng)博士擔(dān)任深度學(xué)習(xí)模型負(fù)責(zé)人，負(fù)責(zé)深度學(xué)習(xí)模型的設(shè)計(jì)、開發(fā)、訓(xùn)練和優(yōu)化。主要職責(zé)包括多源數(shù)據(jù)融合算法的研究與實(shí)現(xiàn)、GCN-LSTM混合模型、時(shí)空風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的構(gòu)建與優(yōu)化、模型性能評(píng)估等。李博士將與團(tuán)隊(duì)成員密切合作，推動(dòng)深度學(xué)習(xí)技術(shù)在電網(wǎng)故障診斷與預(yù)測(cè)中的創(chuàng)新應(yīng)用。

王偉博士擔(dān)任環(huán)境數(shù)據(jù)分析負(fù)責(zé)人，負(fù)責(zé)環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)的收集、預(yù)處理、分析與融合。主要職責(zé)