基于双向LSTM的电网调度日志分类

作者：徐家慧; 张明; 白静洁; 何慧; 赵扬; 白盛楠

来源：计算机应用与软件, 2019, 36(01): 142-146.

• 电网调度日志
• Skip-gram
• 词向量
• 循环神经网络
• 双向LSTM

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。

• 单位
  北京科东电力控制系统有限责任公司; 国网电力科学研究院; 华北电力大学