本發(fā)明涉及電力通信
技術(shù)領(lǐng)域：
，具體涉及一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力通信網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
：電力通信網(wǎng)連接著電力系統(tǒng)的各個(gè)環(huán)節(jié)，負(fù)責(zé)傳輸生產(chǎn)和管理信息，是電力系統(tǒng)的重要基礎(chǔ)設(shè)施，對(duì)電網(wǎng)安全、穩(wěn)定運(yùn)行起著重要作用。對(duì)電力通信網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行管理，對(duì)降低通信風(fēng)險(xiǎn)和保障電網(wǎng)安全具有重要意義。目前風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)普遍采用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)的方式來進(jìn)行?，F(xiàn)有風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)中存在風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)選取不合理、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估精度差和時(shí)效性不強(qiáng)等問題。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：針對(duì)上述問題，本發(fā)明旨在提供一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力通信網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)。本發(fā)明的目的采用以下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)：提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力通信網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)，包括風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)確定模塊、訓(xùn)練模塊、更新模塊和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊，所述風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)確定模塊用于確定電力通信網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，所述訓(xùn)練模塊采用所述風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的歷史數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，所述更新模塊用于調(diào)整所述訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以適應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)數(shù)據(jù)變化，得到更新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊將所述變化的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)數(shù)據(jù)輸入所述更新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到電力通信網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估值。本發(fā)明的有益效果為：實(shí)現(xiàn)了電力通信網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確評(píng)估。附圖說明利用附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說明，但附圖中的實(shí)施例不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的任何限制，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)以下附圖獲得其它的附圖。圖1是本發(fā)明的結(jié)構(gòu)連接示意圖；附圖標(biāo)記：風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)確定模塊1、訓(xùn)練模塊2、更新模塊3、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊4。具體實(shí)施方式結(jié)合以下實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步描述。參見圖1，本實(shí)施例的一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力通信網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)，包括風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)確定模塊1、訓(xùn)練模塊2、更新模塊3和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊4，所述風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)確定模塊1用于確定電力通信網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，所述訓(xùn)練模塊2采用所述風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的歷史數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，所述更新模塊3用于調(diào)整所述訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以適應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)數(shù)據(jù)變化，得到更新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊4將所述變化的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)數(shù)據(jù)輸入所述更新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到電力通信網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估值。本實(shí)施例實(shí)現(xiàn)了電力通信網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確評(píng)估。優(yōu)選的，所述風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)確定模塊1，將各設(shè)備故障率作為風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)并采用下式進(jìn)行處理：式中，ni表示第i個(gè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)數(shù)據(jù)處理后的值，xi表示第i個(gè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)數(shù)據(jù)原始值，xi-max和xi-min分別為第i個(gè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)數(shù)據(jù)所能達(dá)到的最大值和最小值。本優(yōu)選實(shí)施例通過對(duì)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，將風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)數(shù)據(jù)限制在更小的區(qū)域范圍內(nèi)，進(jìn)而降低了計(jì)算復(fù)雜度，提高了風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)數(shù)據(jù)觀測(cè)直觀性。優(yōu)選的，所述訓(xùn)練模塊2采用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的歷史數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用輸入層、規(guī)則層和輸出層3層結(jié)構(gòu)，具體訓(xùn)練過程為：(1)將指標(biāo)數(shù)據(jù)的差異映射到規(guī)則層節(jié)點(diǎn)的適應(yīng)度：式中，aj(nt)為第j個(gè)規(guī)則層節(jié)點(diǎn)在t時(shí)刻的適應(yīng)度，nt為t時(shí)刻輸入的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)數(shù)據(jù)，nt＝[n1(t),n2(t),…,nn(t)]，n為風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)個(gè)數(shù)，ni(t)為nt的第i個(gè)分量，hij[ni(t)]為第j個(gè)規(guī)則層節(jié)點(diǎn)的第i個(gè)隸屬度函數(shù)，cij(t)和σij為隸屬度函數(shù)中心和寬度，m為規(guī)則層節(jié)點(diǎn)數(shù)；(2)對(duì)適應(yīng)度進(jìn)行加權(quán)擬合，作為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估值輸出：式中，f(nt)為輸出的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估值，wj(t)為aj(nt)的重要性權(quán)重。本優(yōu)選實(shí)施例通過計(jì)算每個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)與同一個(gè)規(guī)則層節(jié)點(diǎn)之間的適應(yīng)度，將指標(biāo)數(shù)據(jù)之間的差異映射為規(guī)則層節(jié)點(diǎn)的適應(yīng)度差異，并將差異傳遞到輸出層。優(yōu)選的，所述更新模塊3用于調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)則層節(jié)點(diǎn)數(shù)目以適應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)變化，得到更新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述調(diào)整規(guī)則層節(jié)點(diǎn)數(shù)目包括增加節(jié)點(diǎn)和合并節(jié)點(diǎn)；所述增加節(jié)點(diǎn)條件為：e＝|f(nt)-f|>t1式中，f(nt)為樣本輸出，f為輸出風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估值，t1為第一誤差門限，t1∈[0.002,0.01]，若滿足條件則在距離指標(biāo)數(shù)據(jù)最近的地方增加規(guī)則層節(jié)點(diǎn)；所述合并節(jié)點(diǎn)條件為：式中，ca和cb為規(guī)則層節(jié)點(diǎn)a和b的中心，cov(ca,cb)為ca、cb的協(xié)方差，d(ca)為ca標(biāo)準(zhǔn)差，d(cb)為cb的標(biāo)準(zhǔn)差，t2為第二誤差門限，t2∈[0.8,1]，若滿足條件，則將兩個(gè)規(guī)則層節(jié)點(diǎn)a和b合并為一個(gè)節(jié)點(diǎn)a。本優(yōu)選實(shí)施例通過更新模塊對(duì)網(wǎng)絡(luò)更新，提升了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估機(jī)制的學(xué)習(xí)能力和適應(yīng)能力，該機(jī)制能夠隨指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)的變化動(dòng)態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)自身的結(jié)構(gòu)，并且在訓(xùn)練過程中能夠依據(jù)評(píng)估誤差增加、合并規(guī)則節(jié)點(diǎn)，合理控制規(guī)則節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，進(jìn)而從根本上提高了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估機(jī)制的評(píng)估精度和適應(yīng)能力。采用本發(fā)明電力通信網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)對(duì)電力通信網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，t1取不同值時(shí)，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)間和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估準(zhǔn)確性進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，同未采用本發(fā)明相比，產(chǎn)生的有益效果如下表所示：t1風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)間縮短風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估準(zhǔn)確性提高0.00220％31％0.00425％24％0.00630％20％0.00832％15％0.0136％10％最后應(yīng)當(dāng)說明的是，以上實(shí)施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對(duì)本發(fā)明保護(hù)范圍的限制，盡管參照較佳實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作了詳細(xì)地說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的實(shí)質(zhì)和范圍。當(dāng)前第1頁12