一种台区拓扑校验方法、装置、设备和存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114219680A(43)申请公布日2022.03.22(21)申请号202111556140.3(22)申请日2021.12.17(71)申请人南方电网科学研究院有限责任公司地址510663广东省广州市萝岗区科学城科翔路11号J1栋3、4、5楼及J3栋3楼(72)发明人白浩袁智勇雷金勇潘姝慧李巍史训涛徐敏喻磊孙奇珍阳浩郭琦(74)专利代理机构北京集佳知识产权代理有限公司11227代理人李增苗(51)Int.Cl.G06Q50/06(2012.01)G06Q10/00(2012.01)权利要求书2页说明书8页附图3页(54)发明名称一种台区拓扑校验方法、装置、设备和存储介质(57)摘要本申请公开了一种台区拓扑校验方法、装置、设备和存储介质，方法包括：采集待校验台区中第一节点和第二节点各自对应的连续特征数据和离散特征数据矩阵；根据积分似然数和差分似然数，计算两连续特征数据之间的连续特征可信度；对离散特征数据矩阵进行降维后，基于Fréchet距离，计算两降维后的离散特征数据矩阵之间的离散特征可信度；根据连续特征可信度和离散特征可信度，计算综合可信度；根据综合可信度和预设可信度阈值的对比结果，得到第一节点和第二节点的节点连接关系；通过节点连接关系，对待校验台区中第一节点和第二节点的当前连接关系进行校验。解决了现有目前台区拓扑校验方法准确度较低的技术问题。CN114219680ACN114219680A权利要求书1/2页1.一种台区拓扑校验方法，其特征在于，包括：采集待校验台区中第一节点和第二节点各自对应的连续特征数据和离散特征数据矩阵；根据积分似然数和差分似然数，计算两连续特征数据之间的连续特征可信度；对所述离散特征数据矩阵进行降维后，基于Fréchet距离，计算两降维后的离散特征数据矩阵之间的离散特征可信度；根据所述连续特征可信度和所述离散特征可信度，计算综合可信度；根据所述综合可信度和预设可信度阈值的对比结果，得到所述第一节点和所述第二节点的节点连接关系；通过所述节点连接关系，对所述待校验台区中所述第一节点和所述第二节点的当前连接关系进行校验。2.根据权利要求1所述的台区拓扑校验方法，其特征在于，根据积分似然数和差分似然数，计算两连续特征数据之间的连续特征可信度，具体包括：基于积分似然数计算公式，计算两连续特征数据之间的积分似然数；根据差分似然数计算公式，计算两连续特征数据之间的差分似然数；基于连续特征可信度计算公式，根据所述积分似然数和所述差分似然数，计算两连续特征数据之间的连续特征可信度。3.根据权利要求2所述的台区拓扑校验方法，其特征在于，所述积分似然数计算公式为：式中，ui,uj分别表示节点i的连续特征数据和节点j的连续特征数据，θ为优化超参数，logpa(ui,uj|θ)为积分似然数，t表示采样点，表示连续特征数据ui的方差，表示连续特征数据ui和连续特征数据uj的协方差，表示连续特征数据uj的方差。4.根据权利要求2所述的台区拓扑校验方法，其特征在于，所述差分似然数计算公式为：式中，ui,uj分别表示节点i的连续特征数据和节点j的连续特征数据，θ为优化超参数，logpd(ui,uj|θ)为差分似然数，t表示采样点，表示连续特征数据ui的方差，表示连续特征数据uj的方差。5.根据权利要求2所述的台区拓扑校验方法，其特征在于，所述连续特征可信度计算公式为：clcij＝logpa(ui,uj|θ)‑logpd(ui,uj|θ)；式中，clcij为连续特征可信度，logpd(ui,uj|θ)为差分似然数，logpa(ui,uj|θ)为积分似然数。6.根据权利要求1所述的台区拓扑校验方法，其特征在于，对所述离散特征数据矩阵进2CN114219680A权利要求书2/2页行降维具体包括：遍历离散特征数据矩阵DIS中的第p行元素，将元素值为1的元素配置为(p+1)×2‑1，将元素值为‑1的元素配置为(p+1)×2+1；遍历离散特征数据矩阵DIS中的所有行，得到中间矩阵DIS′；删除离散特征数据矩阵DIS′中所有的零值元素，得到降维后的离散特征数据矩阵。7.根据权利要求1所述的台区拓扑校验方法，其特征在于，根据所述连续特征可信度和所述离散特征可信度，计算综合可信度，具体包括：基于综合可信度计算公式，根据所述连续特征可信度和所述离散特征可信度，计算综合可信度，其中，所述综合可信度计算公式为：cl＝λcldij+(1‑λ)clcij；式中，cl为综合可信度，λ为可信度系数，cldij为离散特征可信度，clcij为连续特征可信度。8.一种台区拓扑校验装置，其特征在于，包括：采集单元，用于采集待校验台区中第一节点和第二节点各自对应的连续特征数据和离散特征数据矩阵；