发明公开
- 专利标题: 电力现货业务系统故障预测的方法、装置、计算机设备和存储介质
-
申请号: CN202111222721.3申请日: 2021-10-20
-
公开(公告)号: CN113887820A公开(公告)日: 2022-01-04
- 发明人: 蒋正威 , 黄龙达 , 庄卫金 , 杨争林 , 卢敏 , 孔飘红 , 阙凌燕 , 张静 , 潘加佳 , 徐攀 , 张鸿 , 孙鹏 , 刘晓梅 , 邵平 , 郑亚先 , 薛必克 , 卢永 , 王勇
- 申请人: 国网浙江省电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
- 申请人地址: 浙江省杭州市黄龙路8号; ;
- 专利权人: 国网浙江省电力有限公司,中国电力科学研究院有限公司,国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
- 当前专利权人: 国网浙江省电力有限公司,中国电力科学研究院有限公司,国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
- 当前专利权人地址: 浙江省杭州市黄龙路8号; ;
- 代理机构: 杭州合信专利代理事务所
- 代理商 刘静静
- 主分类号: G06Q10/04
- IPC分类号: G06Q10/04 ; G06Q10/06 ; G06Q50/06 ; G06K9/62 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要:
本申请公开了电力现货业务系统故障预测的方法、装置、计算机设备和存储介质,电力现货业务系统故障预测的方法包括接收电力现货业务系统中硬件装备实时的装备参数时序数据,输入第一类深度神经网络得到硬件装备发生故障的概率;所述第一类深度神经网络为预先构建获得,包括:接收电力现货业务系统中硬件装备在故障前的装备参数时序数据,根据所述装备参数时序数据构建装备参数字典;利用所述装备参数字典对装备参数进行向量化处理,得到向量化的装备参数时序数据和训练数据;利用深度神经网络微调迁移学习所述训练数据,得到所述第一类深度神经网络。本申请保障了电力现货市场和业务系统的安全运行和可靠运转。