一种变电站的噪声声场建模计算方法

    公开(公告)号:CN106599394B

    公开(公告)日:2020-02-18

    申请号:CN201611052501.X

    申请日:2016-11-25

    IPC分类号: G06F30/20 G06F119/04

    摘要: 本发明涉及一种变电站的噪声声场建模计算方法,包括下列步骤:根据实际场景建立变电站模型,并将变电站模型的声源划分为室外声源和室内声源;在实际场景中测量与变电站模型的室外声源相对应的声压级,得到室外声源的声压级;在实际场景中测量与变电站模型的室内声源相对应的声压级,根据建立的变电站模型将其转化为等效室外声源,得到等效室外声源的声压级;将室外声源的声压级和等效室外声源的声压级分别转换为室外声源和等效室外声源的声功率级;根据室外声源和等效室外声源的声功率级,计算得到变电站的声场噪声值。与现有技术相比,本发明具有计算简便、计算量小以及便于分析等优点。

    基于果蝇算法优化的变压器状态参量数据预测方法及系统

    公开(公告)号:CN110045237A

    公开(公告)日:2019-07-23

    申请号:CN201910276198.9

    申请日:2019-04-08

    摘要: 本发明公开了一种基于果蝇算法优化的变压器状态参量数据预测方法,其包括以下步骤:S100:获取一段时间内的变压器状态量数据,并将其转换为矩阵形式的变压器状态量矩阵,所述变压器状态量包括变压器状态参量的相关数据;S200:构建变压器状态参量数据预测模型,基于果蝇算法求得所述预测模型的超参数,基于所述变压器状态量矩阵对所述预测模型进行训练;S300:基于经步骤S200训练的变压器状态参量数据预测模型预测变压器状态参量数据。该方法能避免超参数选取陷入局部收敛,从而提升预测模型训练效率,保证较高的变压器状态参量数据预测准确率和可靠性。此外,本发明还公开了相应的基于果蝇算法优化的变压器状态参量数据预测系统。