【摘 要】
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随着社会发展，对电力系统安全性的需求越来越高。利用现代通信网络监测电力系统具有重要的意义。通过采用统一通信规约以及复杂感知通道模型算法，构建了末端感知层传感器信息优化模型；同时利用基于深度学习的边缘计算对数据进行优化，进而建立了泛在电力物联网智能安全监测系统框架。相比传统的物联网系统响应速度提高了23.6%，系统数据准确率提高了5.2%，电力系统风险概率在末端感知层、边缘计算层以及主站层分别降低了
【基金项目】
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南方电网公司科技项目资助项目（031900KK52200011）；
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随着社会发展，对电力系统安全性的需求越来越高。利用现代通信网络监测电力系统具有重要的意义。通过采用统一通信规约以及复杂感知通道模型算法，构建了末端感知层传感器信息优化模型；同时利用基于深度学习的边缘计算对数据进行优化，进而建立了泛在电力物联网智能安全监测系统框架。相比传统的物联网系统响应速度提高了23.6%，系统数据准确率提高了5.2%，电力系统风险概率在末端感知层、边缘计算层以及主站层分别降低了85.7%、77.7%以及62.5%。在全天候测试中，泛在电力物联网系统相比传统物联网系统风险降低了80%，实现了更加高速安全的泛在电力物联网智能安全监测。
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