公开(公告)号：CN117076887A

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202311081250.8

申请日：2023-08-25

申请人： 北京工业大学 ,  北京市南水北调团城湖管理处

发明人： 闫健卓 ,  李星原 ,  冀金泉 ,  唐锚 ,  刘秋生 ,  梁磊 ,  侯欣伟 ,  刘凯华

IPC分类号： G06F18/20 ,  G06N3/0442 ,  G01M13/00

摘要： 本申请涉及一种泵站机组运行状态预测和健康评估方法及系统，对泵站机组运行数据进行处理得到自变量数据；基于双向LSTM神经网络，建立预测模型；应用自变量数据对预测模型进行训练和测试；应用预测模型对未来泵站运行状态变化趋势进行预测；对泵站机组运行数据进行灰色关联分析，得到机组健康评估客观权重矩阵；基于模型预测得到未来多时刻泵站运行状态的结果进行劣化度计算得到劣化度矩阵；基于劣化度进行高斯隶属度分析得到隶属度权重矩阵；基于机组健康评估客观权重矩阵和隶属度权重矩阵得到机组健康状态评判向量，根据机组健康状态评判向量进行评估得到机组健康状态。实现了对泵站机组未来多时刻机组状态预测，且对健康状态进行评估。

公开(公告)号：CN116205375B

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202310412702.X

申请日：2023-04-18

申请人： 北京市南水北调团城湖管理处

发明人： 唐锚 ,  刘秋生 ,  万烁 ,  赵柘 ,  史晓宇 ,  梁磊 ,  侯欣伟

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q10/20 ,  G06F18/10 ,  G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06F123/02

摘要： 本发明提出一种泵站机组运行状态预测方法和系统。方法包括：采集机组运行状态预测的自变量数据和运行状态实测数据，删除自变量数据中的无效数据并进行数据预处理，得到数据预处理后的自变量数据；基于双向LSTM神经网络，建立机组运行状态预测模型；应用数据预处理后的自变量数据和运行状态实测数据对机组运行状态预测模型进行训练和测试；应用训练好的机组运行状态预测模型对泵站机组实时运行状态的变化趋势进行预测。本发明提出的方案，充分考虑了异常值引入的性能影响，设计了缺失标注和多点位融合的数据处理方法，有效地减少了网络的训练计算参数；其次，实现了多步时长的多元数据预处理，使得其在不同场景下的使用方面降低了难度。

公开(公告)号：CN116205375A

公开(公告)日：2023-06-02

申请号：CN202310412702.X

申请日：2023-04-18

申请人： 北京市南水北调团城湖管理处

发明人： 唐锚 ,  刘秋生 ,  万烁 ,  赵柘 ,  史晓宇 ,  梁磊 ,  侯欣伟

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q10/20 ,  G06F18/10 ,  G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06F123/02

摘要： 本发明提出一种泵站机组运行状态预测方法和系统。方法包括：采集机组运行状态预测的自变量数据和运行状态实测数据，删除自变量数据中的无效数据并进行数据预处理，得到数据预处理后的自变量数据；基于双向LSTM神经网络，建立机组运行状态预测模型；应用数据预处理后的自变量数据和运行状态实测数据对机组运行状态预测模型进行训练和测试；应用训练好的机组运行状态预测模型对泵站机组实时运行状态的变化趋势进行预测。本发明提出的方案，充分考虑了异常值引入的性能影响，设计了缺失标注和多点位融合的数据处理方法，有效地减少了网络的训练计算参数；其次，实现了多步时长的多元数据预处理，使得其在不同场景下的使用方面降低了难度。