随着新能源大规模接入电网,电力通信网络面临新的可靠性挑战。提出一种基于新能源接入的电力通信网络可靠性评估技术。该技术通过多源异构数据采集与预处理、深度学习特征提取与选择、长短期记忆-图卷积网络(Long Short Term Memory-Gra...随着新能源大规模接入电网,电力通信网络面临新的可靠性挑战。提出一种基于新能源接入的电力通信网络可靠性评估技术。该技术通过多源异构数据采集与预处理、深度学习特征提取与选择、长短期记忆-图卷积网络(Long Short Term Memory-Graph Convolutional Network,LSTM-GCN)混合模型设计等关键技术,精确评估新能源环境下电力通信网络可靠性。实验结果表明,该技术在网络可靠度、平均故障间隔时间、故障恢复时间及业务可用度等方面的表现均优于基于可靠性框图的技术和基于贝叶斯网络的技术。展开更多
文摘随着新能源大规模接入电网,电力通信网络面临新的可靠性挑战。提出一种基于新能源接入的电力通信网络可靠性评估技术。该技术通过多源异构数据采集与预处理、深度学习特征提取与选择、长短期记忆-图卷积网络(Long Short Term Memory-Graph Convolutional Network,LSTM-GCN)混合模型设计等关键技术,精确评估新能源环境下电力通信网络可靠性。实验结果表明,该技术在网络可靠度、平均故障间隔时间、故障恢复时间及业务可用度等方面的表现均优于基于可靠性框图的技术和基于贝叶斯网络的技术。
