查询结果:   徐家慧,张明,白静洁,何慧,赵扬.基于双向LSTM的电网调度日志分类[J].计算机应用与软件,2019,36(1):142 - 146.
中文标题
基于双向LSTM的电网调度日志分类
发表栏目
应用技术与研究
摘要点击数
413
英文标题
CLASSIFICATION OF DISPATCHING LOG OF POWER GRID BASED ON BIDIRECTIONAL LSTM
作 者
徐家慧 张明 白静洁 何慧 赵扬 Xu Jiahui Zhang Ming Bai Jingjie He Hui Zhao Yang
作者单位
南瑞集团 国网电力科学研究院 北京科东电力控制系统有限责任公司 北京 100192 国网江苏省电力有限公司 江苏 南京 210019 华北电力大学控制与计算机工程学院 北京 102200 
英文单位
Nari Group Corporation/State Grid Electric Power Research Institute, Nanjing 211100, Jiangsu, China BeiJing KeDong Electric Power Control System Co., Ltd., Beijing 100192, China State Grid Jiangsu Electric Power Company, Nanjing 210094, Jiangsu,China School of Control and Computer Engineer, North China Electric Power University, Beijing 102200, China  
关键词
电网调度日志 Skip-gram 词向量 循环神经网络 双向LSTM
Keywords
Power grid dispatching log Skip-gram Word embedding Recurrent neural network Bidirectional LSTM
基金项目
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)
作者资料
徐家慧,高工,主研领域:电力系统自动化软件产品需求分析与产品设计。张明,高工。白静洁,高工。何慧,讲师。赵扬,高工。白盛楠,硕士生。 。
文章摘要
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。
Abstract
Power grid dispatching log records all kinds of information of power grid operation, and is an important data source for analyzing dispatching process and power grid operation. The management of dispatching log is becoming more and more intelligent, and the task of classification is transformed from manual operation to automatic system classification. In order to realize intelligent classification, this paper presented a classification method of power grid dispatching log based on deep neural network. The method trained word embedding based on power grid dispatching log, then took word embedding as input of LSTM (Long Short-Term Memory) model, and used bidirectional LSTM to classify power grid dispatching logs. The experimental results show that this method can effectively classify logs with huge differences in length, and can achieve better performance than traditional classification methods.
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