电网安全稳定规则建模及在线匹配方法

    公开(公告)号:CN108075464A

    公开(公告)日:2018-05-25

    申请号:CN201611001128.5

    申请日:2016-11-14

    IPC分类号: H02J3/00

    摘要: 本发明提出一种电网安全稳定规则建模及在线匹配方法,包括以下步骤:根据电网的实际运行情况,获取电网的特征属性的定义;根据特征属性的定义建立稳定规则模型;根据特征属性的定义建立电网实时数据模型;根据稳定规则模型和电网实时数据模型,建立电网的运行数据与稳定规则的映射关系,并根据映射关系进行稳定规则的在线匹配。本发明能够实现电网稳定规则的电子化,进一步利用在线数据建模与稳定规则的在线匹配,实现了稳定规则的实时在线应用,并可以对匹配结果进行统计分析,从而在制定新的稳定规则时提供建议。

    基于局部线性化的复杂机器学习模型解释方法及装置

    公开(公告)号:CN107392318A

    公开(公告)日:2017-11-24

    申请号:CN201710620391.0

    申请日:2017-07-26

    IPC分类号: G06N7/00

    摘要: 本发明公开了一种基于局部线性化的复杂机器学习模型解释方法及装置,其中,方法包括:采集样本集中任意一点作为样本点,并在样本点周围随机采样得到多个采样点;在表达空间中,获取样本点与每个采样点间的欧拉距离,以作为每个采样点的权重;根据每个采样点的权重和线性模型得到待解释的机器学习模型和解释函数的拟合结果的差距,以获取寻优问题;优化求解寻优问题中使用正则化项惩罚因子的线性回归问题,并得到解释结果。该方法可以在每个数据点的邻域内对复杂机器学习模型进行解释,充分考虑样本空间的局部特性,不但可以有效寻找样本空间不同区域的主导特征,而且更加直观、便捷,可适用于多种机器学习模型的解释。