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公开(公告)号:CN118822009A
公开(公告)日:2024-10-22
申请号:CN202410836545.X
申请日:2024-06-26
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G01W1/10 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于涉及一种精细化风场的短期风速预测方法、系统及存储介质,属于预测天气状态的技术领域。本发明对现有的预测递归神经网络PredRNN进行了改进,加入了残差结构,使得采用基于残差改进的预测递归神经网络建立风场的第一风速预测模型可以更好的挖掘数据之间的关系,解决了模型随着网络层数加深,在反向传播过程中,底层很容易发生梯度消失的问题,大大提升了风速预测模型的预测准确率。本发明将第一风速预测模型与现有的天气预报模式WRF进行融合,得到第二风速预测模型,结合了天气预报模式WRF在精细化风场的中后段风速预测的准确性和LSTM系列模型在精细化风场的前段风速预测的准确性;使得整个时段的精细化风场的风速预测均十分准确。
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公开(公告)号:CN119044317A
公开(公告)日:2024-11-29
申请号:CN202411157140.X
申请日:2024-08-22
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
Abstract: 本发明具体涉及一种输电铁塔上金属异物的检测方法,属于利用声波来测试材料技术领域。本发明通过实时获取并分析输电铁塔所处环境的温度、湿度和风速等信息,实现了敲击力度的智能化调整,确保了在不同环境条件下均能进行有效的异物检测。这种环境适应性不仅提高了检测的准确性,还增强了系统的可靠性和稳定性,确保了在多变环境条件下的持续有效运行。本发明考虑了环境因素对于声波的传播特性和铁塔的振动响应具有的影响,通过获取输电铁塔所处环境的实时信息,包括温度、湿度和风速等关键参数,确定目标敲击力度,从而提高声纹检测的灵敏度和准确性,确保在不同环境条件的情况下,也能够通过声纹信息可靠地识别出金属铁塔上的金属异物。
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