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公开(公告)号:CN115238831B
公开(公告)日:2023-04-14
申请号:CN202211147990.2
申请日:2022-09-21
发明人: 石延辉 , 杨洋 , 张博 , 阮彦俊 , 赖皓 , 袁海 , 牛峥 , 秦秉东 , 程冠錤 , 陆昶安 , 庄小亮 , 蒙泳昌 , 李良创 , 吴泽宇 , 邹雄 , 李毅 , 洪乐洲 , 王蒙 , 张朝斌 , 严伟 , 蔡斌 , 李凯协 , 秦金锋 , 赵晓杰 , 黄家豪 , 孔玮琦 , 王越章 , 廖毅 , 林轩如 , 张克 , 娄德军
IPC分类号: G06F18/2433 , G06F18/15 , G06F18/23 , G06N3/08
摘要: 本申请涉及一种故障预测方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品。该方法包括:获取换流变电站中多个目标设备在同一时刻的监测数据;对多个目标设备的监测数据进行异常检测,得到目标异常监测数据;将目标异常监测数据输入至训练好的预测模型中,得到预测模型输出的预测结果,预测结果表征目标异常监测数据对应的目标设备存在故障的概率。采用本方法能够提高对换流变压器故障预测的准确性。
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公开(公告)号:CN115600076A
公开(公告)日:2023-01-13
申请号:CN202211590959.6
申请日:2022-12-12
发明人: 石延辉 , 杨洋 , 张博 , 阮彦俊 , 赖皓 , 袁海 , 牛峥 , 秦秉东 , 程冠錤 , 陆昶安 , 庄小亮 , 蒙泳昌 , 李良创 , 吴泽宇 , 邹雄 , 李毅 , 洪乐洲 , 王蒙 , 张朝斌 , 严伟 , 蔡斌 , 李凯协 , 秦金锋 , 赵晓杰 , 黄家豪 , 孔玮琦 , 王越章 , 林轩如 , 张克 , 李梅兰 , 王中利
摘要: 本申请涉及一种去噪模型训练方法。所述方法包括:获取样本噪声数据以及电力监测样本均值数据;将多个电力监测样本数据中的目标电力监测样本数据,以及样本噪声数据输入至待训练的去噪模型;通过去噪模型的第一分支,生成第一子预测噪声数据,以及通过去噪模型的第二分支,得到目标电力监测样本数据对应的去噪数据;基于去噪数据与预测噪声数据,得到电力监测预测数据;利用第一子预测噪声数据与样本噪声数据,得到第一损失值,以及利用电力监测预测数据与电力监测样本均值数据,得到第二损失值;利用第一损失值以及第二损失值对待训练的去噪模型进行训练,得到训练完成的去噪模型。采用本方法能够得到准确去除电力监测数据噪声数据的去噪模型。
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公开(公告)号:CN115600076B
公开(公告)日:2023-05-02
申请号:CN202211590959.6
申请日:2022-12-12
发明人: 石延辉 , 杨洋 , 张博 , 阮彦俊 , 赖皓 , 袁海 , 牛峥 , 秦秉东 , 程冠錤 , 陆昶安 , 庄小亮 , 蒙泳昌 , 李良创 , 吴泽宇 , 邹雄 , 李毅 , 洪乐洲 , 王蒙 , 张朝斌 , 严伟 , 蔡斌 , 李凯协 , 秦金锋 , 赵晓杰 , 黄家豪 , 孔玮琦 , 王越章 , 林轩如 , 张克 , 李梅兰 , 王中利
IPC分类号: G06F17/18 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F17/16
摘要: 本申请涉及一种去噪模型训练方法。所述方法包括:获取样本噪声数据以及电力监测样本均值数据;将多个电力监测样本数据中的目标电力监测样本数据,以及样本噪声数据输入至待训练的去噪模型;通过去噪模型的第一分支,生成第一子预测噪声数据,以及通过去噪模型的第二分支,得到目标电力监测样本数据对应的去噪数据;基于去噪数据与预测噪声数据,得到电力监测预测数据;利用第一子预测噪声数据与样本噪声数据,得到第一损失值,以及利用电力监测预测数据与电力监测样本均值数据,得到第二损失值;利用第一损失值以及第二损失值对待训练的去噪模型进行训练,得到训练完成的去噪模型。采用本方法能够得到准确去除电力监测数据噪声数据的去噪模型。
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公开(公告)号:CN115238831A
公开(公告)日:2022-10-25
申请号:CN202211147990.2
申请日:2022-09-21
发明人: 石延辉 , 杨洋 , 张博 , 阮彦俊 , 赖皓 , 袁海 , 牛峥 , 秦秉东 , 程冠錤 , 陆昶安 , 庄小亮 , 蒙泳昌 , 李良创 , 吴泽宇 , 邹雄 , 李毅 , 洪乐洲 , 王蒙 , 张朝斌 , 严伟 , 蔡斌 , 李凯协 , 秦金锋 , 赵晓杰 , 黄家豪 , 孔玮琦 , 王越章 , 廖毅 , 林轩如 , 张克 , 娄德军
IPC分类号: G06K9/62
摘要: 本申请涉及一种故障预测方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品。该方法包括:获取换流变电站中多个目标设备在同一时刻的监测数据;对多个目标设备的监测数据进行异常检测,得到目标异常监测数据;将目标异常监测数据输入至训练好的预测模型中,得到预测模型输出的预测结果,预测结果表征目标异常监测数据对应的目标设备存在故障的概率。采用本方法能够提高对换流变压器故障预测的准确性。
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