基于双向LSTM的电网调度日志分类

论文摘要

电网调度日志记录电网运行的各类信息,是分析调度过程、电网运行情况的重要数据来源。电网调度日志管理逐步智能化,调度日志分类任务也由人工操作转变为系统自动分类。为实现智能化分类,提出一种基于深度神经网络的电网调度日志分类方法。该方法基于电网调度日志训练出词向量,将词向量作为LSTM（Long Short-Term Memory）模型的输入。使用双向LSTM对电网调度日志进行分类。实验结果表明,该方法可以有效地对长度差别巨大的日志进行分类,并获得比传统分类方法更优的性能。

论文目录

• 0 引言
• 1 研究现状
• 2 电网调度日志及其语义空间可视化
•   2.1 电网调度日志数据概述
•   2.2 语义空间可视化
• 3 基于双向LSTM调度日志分类算法
•   3.1 LSTM
•   3.2 双向LSTM
• 4 实验及分析
•   4.1 实验设计及评价指标
•   4.2 实验结果及分析
• 5 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 徐家慧,张明,白静洁,何慧,赵扬,白盛楠

关键词: 电网调度日志,词向量,循环神经网络,双向

来源: 计算机应用与软件 2019年01期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑,经济与管理科学

专业: 电力工业,计算机软件及计算机应用,工业经济

单位: 南瑞集团(国网电力科学研究院)有限公司,北京科东电力控制系统有限责任公司,国网江苏省电力有限公司,华北电力大学控制与计算机工程学院

基金: 国网江苏省电力有限公司科技项目—面向大电网智能监视与立体控制的调控关键技术研究与应用(J2018065)

分类号: TP391.1;F426.61

页码: 142-146

总页数: 5

文件大小: 571K

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