【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能电网与大数据分析领域，特别是一种基于电网大数据的科技信息管理系统及方法。
技术介绍
1、随着智能电网技术的快速发展，电网运营数据的规模和复杂性不断增加，这对电网的管理和维护提出了更高的要求。传统的电网管理系统主要依靠人工经验和简单的自动化工具进行设备维护和故障排查，难以应对现代电网面临的复杂挑战。
2、现有技术在实际应用中仍存在诸多不足。在不同参与者之间进行数据共享时，如何保障数据隐私和安全。现有的故障预测模型大多基于静态数据进行训练，缺乏对实时数据的动态响应能力，难以适应电网运行状态的快速变化，导致预测结果不够精准，维护建议不够及时。这些问题限制了现有电网管理系统在实际应用中的性能表现，迫切需要开发更为高效、安全且具备动态适应性的解决方案。
技术实现思路
1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术提供了一种基于电网大数据的科技信息管理系统及方法解决多源数据融合安全性不足、故障预测精度低的问题。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
4、第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于电网大数据的科技信息管理方法，其包括，采集电网运营状态数据和电网设备运行数据，并进行预处理；
5、利用量子算法对预处理后的电网运营状态数据进行高维特征提取和模式识别，得到针对电网运营中的潜在问题和电网优化机会的综合分析结果；
6、将综合分析结果输入进联邦学习网络，与其他参与者的分
7、基于综合聚合结果和电网设备运行数据建立故障预测模型；
8、基于实时监控设备持续收集的电网设备运行数据，通过故障预测模型运用优化算法获得实时故障预测结果和实时维护需求。
9、作为本专利技术所述基于电网大数据的科技信息管理方法的一种优选方案，其中：所述电网运营状态数据包括电力负载、电网稳定性、能源分配、供需情况、电网拓扑和环境因素；
10、所述电网设备运行数据包括设备状态、性能指标、维护记录、故障历史和通过传感器收集的数据；
11、对电网运营状态数据和电网设备运行数据进行预处理包含数据清洗和格式化。
12、作为本专利技术所述基于电网大数据的科技信息管理方法的一种优选方案，其中：使用量子算法对预处理后的电网运营状态数据进行高维特征提取；
13、使用量子算法对预处理后的电网运营状态数据进行分析，获取电网运营中的潜在问题和电网优化机会；
14、根据高维特征提取结果、电网运营中的潜在问题和电网优化机会，得到所述电网运营中的潜在问题和电网优化机会的综合分析结果。
15、作为本专利技术所述基于电网大数据的科技信息管理方法的一种优选方案，其中：所述其他参与者包括周边地区的电网运营商、研究机构、设备制造商；
16、初始化联邦学习网络，选择基于梯度下降的卷积神经网络模型，定义网络结构和参数，每个参与者将加密后的数据作为输入，进行本地计算，得到加密的梯度更新值；
17、将加密后的梯度更新值发送至联邦学习中心节点进行聚合，中心节点收到所有参与者的加密梯度更新值后，使用加权平均方法进行聚合；
18、中心节点解密聚合后的梯度更新值，更新基于梯度下降的卷积神经网络模型参数。
19、作为本专利技术所述基于电网大数据的科技信息管理方法的一种优选方案，其中：中心节点将更新后的模型参数广播给所有参与者，参与者接收到新的参数后，重复初始化、加权聚合、解密更新模型参数的步骤，直至模型收敛；
20、当模型收敛后，中心节点解密所有参与者的最终分析结果，生成综合聚合结果。
21、作为本专利技术所述基于电网大数据的科技信息管理方法的一种优选方案，其中：基于综合聚合结果和电网设备运行数据，通过故障预测模型，获得电网设备的实时故障预测结果和实时维护需求，具体步骤如下，
22、设立故障级别阈值；
23、当检测到设备发生故障，系统会根据故障级别阈值判断故障严重程度，并发出维护建议。
24、作为本专利技术所述基于电网大数据的科技信息管理方法的一种优选方案，其中：所述基于实时监控设备持续收集的电网设备运行数据，识别设备的异常和趋势变化；
25、当趋势变化趋于恶化，故障检测模型会提高故障的严重程度，同时根据提高的故障严重程度更新维护建议。
26、第二方面，本专利技术提供了一种基于电网大数据的科技信息管理系统，包括，数据采集与预处理模块，负责收集电网运营状态数据和电网设备运行数据，并对这些数据进行预处理；
27、量子算法特征提取模块，利用量子计算算法对预处理后的数据进行高维特征提取和模式识别；
28、联邦学习网络聚合模块，将量子算法得到的分析结果与其他参与者的数据通过联邦学习网络进行安全聚合，生成综合分析结果；
29、故障预测与维护需求模块，基于联邦学习得到的综合聚合结果和实时设备运行数据，建立故障预测模型，输出电网设备的故障预测和维护需求；
30、实时监控与动态调整模块，持续收集设备运行数据，实时监控设备状态，根据最新数据动态调整故障预测模型的预测结果和维护需求。
31、第三方面，本专利技术实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中：所述计算机程序被处理器执行时实现如本专利技术第一方面所述的基于电网大数据的科技信息管理方法的任一步骤。
32、第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中：所述计算机程序被处理器执行时实现如本专利技术第一方面所述的基于电网大数据的科技信息管理方法的任一步骤。
33、本专利技术有益效果为：利用量子算法对预处理后的电网运营状态数据进行高维特征提取和模式识别，得到了针对电网运营中潜在问题和优化机会的综合分析结果。将综合分析结果输入联邦学习网络，与其他参与者的分析数据进行聚合，生成综合聚合结果。联邦学习技术允许各参与者在不共享原始数据的情况下进行模型训练，保护了数据隐私和安全。基于综合聚合结果和电网设备运行数据建立故障预测模型，输出电网设备的故障预测结果和维护需求。通过机器学习方法和优化算法，该模型能够动态调整预测结果和维护需求，提高了故障预测的准确性和实时性。
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1.一种基于电网大数据的科技信息管理方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的基于电网大数据的科技信息管理方法，其特征在于：
3.如权利要求2所述的基于电网大数据的科技信息管理方法，其特征在于：
4.如权利要求3所述的基于电网大数据的科技信息管理方法，其特征在于：所述其他参与者包括周边地区的电网运营商、研究机构、设备制造商；
5.如权利要求4所述的基于电网大数据的科技信息管理方法，其特征在于：中心节点将更新后的模型参数广播给所有参与者，参与者接收到后，重复初始化、加权聚合、解密更新模型参数的步骤，直至模型收敛；
6.如权利要求5所述的基于电网大数据的科技信息管理方法，其特征在于：基于综合聚合结果和电网设备运行数据，通过故障预测模型，获得电网设备的实时故障预测结果和实时维护需求，具体步骤如下，
7.如权利要求6所述的基于电网大数据的科技信息管理方法，其特征在于：所述基于实时监控设备持续收集的电网设备运行数据，识别设备的异常和趋势变化；
8.一种基于电网大数据的科技信息管理系统，基于权利要求1～
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～7任一所述的基于电网大数据的科技信息管理方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7任一所述的基于电网大数据的科技信息管理方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于电网大数据的科技信息管理方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的基于电网大数据的科技信息管理方法，其特征在于：
3.如权利要求2所述的基于电网大数据的科技信息管理方法，其特征在于：
4.如权利要求3所述的基于电网大数据的科技信息管理方法，其特征在于：所述其他参与者包括周边地区的电网运营商、研究机构、设备制造商；
5.如权利要求4所述的基于电网大数据的科技信息管理方法，其特征在于：中心节点将更新后的模型参数广播给所有参与者，参与者接收到后，重复初始化、加权聚合、解密更新模型参数的步骤，直至模型收敛；
6.如权利要求5所述的基于电网大数据的科技信息管理方法，其特征在于：基于综合聚合结果和电网设备运行数据，通过故障预测模型，获得电...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵金朝，王志惠，徐元祥，王生富，李军，蒋玲，谢彭盛，王海亭，钟宪成，彭洁，马骥，林万德，闫涵，尤亚辉，张悦，何倩，罗仲全，赵丹，
申请(专利权)人：国网青海省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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