基于逐级分解模型的充电站利用率预测方法和系统

    公开(公告)号:CN116644853A

    公开(公告)日:2023-08-25

    申请号:CN202310617851.X

    申请日:2023-05-29

    Abstract: 本发明涉及基于逐级分解模型的充电站利用率预测方法,包括:采集历史上充电站利用率数据,以及相应的天气数据和日期数据,作为原始数据;构建逐级分解预测模型并训练,将待测时间段前的原始数据输入至逐级分解预测模型中,得到充电站利用率预测值;逐级分解预测模型包括深层信息融合层和残差分解预测层;深层信息融合层运用注意力编码方法对输入数据进行深度提取及融合,得到信息融合序列并输入至残差分解预测层;残差分解预测层使用残差分解方法对当前层输入数据进行逐级分解,每级得到不同细粒度的预测序列和残差序列,最后将所有层级的预测序列和末层经过全连接层的残差序列进行加和得到最终预测结果。本发明实现充电站利用率的预测。

    一种基于双波长光源的光纤传感方法

    公开(公告)号:CN116698096A

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202310759140.6

    申请日:2023-06-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于双波长光源的光纤传感方法。该方法包括:获取前向传感光信号和本振光信号集合;将所述前向传感光信号输入待测光纤传感器,得到反馈光信号;根据所述反馈光信号和所述本振光信号集合确定传感数据集合;根据所述传感数据集合对所述待测光纤传感器对应的至少一个参数进行评估,得到所述待测光纤传感器对应的每个参数的评估结果。通过本发明的技术方案,能够降低电力光缆中传感应用的光纤用量,避免不同传感系统间同步所需的额外电路或光路连接,降低布里渊散射由于功率衰减造成的信噪比降低,提高BOTDR的频移提取精度。

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