基于深度学习的变电站站端网络设备消缺校核方法及系统

    公开(公告)号:CN119579147A

    公开(公告)日:2025-03-07

    申请号:CN202411652875.X

    申请日:2024-11-19

    Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的变电站站端网络设备消缺校核方法及系统,该方法包括如下步骤:变电站客户端结合所述设备配置文件、所述设备运行日志和所述设备网络流量数据构建设备配置异构图网络,所有变电站客户端利用异构图网络训练本地模型,联邦学习服务器结合所有客户端的本地训练参数更新共享学习模型,需要进行校核的客户端根据服务器的更新参数继续更新模型,并通过更新后的模型识别出本地网络设备的配置模式并得到配置参数映射表,结合所述配置模式和所述配置参数映射表生成设备校核策略,并通过所述设备校核策略完成所有所述网络设备的校核工作。本发明具有实现变电站精准完成网络设备校核的效果。

Patent Agency Ranking