基于深度学习的设备运行数据分析方法及系统

    公开(公告)号:CN118503860A

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410960871.1

    申请日:2024-07-17

    摘要: 本发明涉及电力设备运维的技术领域,特别是涉及一种基于深度学习的设备运行数据分析方法及系统,其能够更加精准地分析电力设备在电力系统中的运行状态和故障情况;方法包括:获取电力系统设备参数信息;根据电力系统设备参数信息,对隶属于电力系统的所有电力设备进行遍历识别并提取,获得待分析设备类型集合;待分析设备类型数据集合中包括所有相同型号的待分析电力设备以及待分析电力设备对应的位置信息;利用各个待分析电力设备的位置信息进行数据索引,收集各个待分析电力设备的运行数据;根据待分析电力设备的类型,预先设定数据提取时间节点。

    基于LEACH算法的5G电网组网方法与系统、存储介质和设备

    公开(公告)号:CN117715145A

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202311464032.2

    申请日:2023-11-06

    IPC分类号: H04W40/32 H04W40/10 H04W84/18

    摘要: 本发明涉及一种基于LEACH算法的5G电网组网方法,包括:获取传感器节点和信道带宽;通过低能耗自适应簇头协议将所述传感器节点生成成员节点和预设数量的簇头节点;通过双边匹配方法将所述簇头节点和所述成员节点进行匹配,生成匹配合集;根据所述信道带宽和所述匹配合集,建立目标优化模型;根据所述目标优化模型对系统吞吐量进行优化,生成目标吞吐量;本发明基于LEACH算法,对5G电力物联网传感器节点进行分簇,成员节点无需直接与基站通信,而是与较近的簇头节点连接,由簇头节点汇聚之后再传输至基站,节省了资源,降低了系统能耗的同时,最大化系统吞吐量,从而降低时延,使系统性能最优。