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公开(公告)号:CN109460846B
公开(公告)日:2022-04-01
申请号:CN201810631261.1
申请日:2018-06-19
申请人: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
摘要: 本发明通过分析运用主变压器的状态指标,基于数据挖掘的LSTM神经网络分析模型和高维向量距离确定方法对设备的未来状态实现预判。利用PCA方法对数据进行降维处理,通过PCA方法求出数据集的主元,选取最重要的部分,将其余的维数省去,达到降维和简化模型的目的,间接地对数据进行了压缩处理,同时很大程度上保留了原数据的信息。采用阶段式前向推进对比的方式,通过分析曲线的特性,通过对比不同周期的方式,对不同时间维度的曲线进行全寿命周期对比,筛选出最优周期作为趋势预判的阈值。本发明的优点是:设备运行状态预测效率高、精度高。
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公开(公告)号:CN114924199A
公开(公告)日:2022-08-19
申请号:CN202210606824.8
申请日:2022-05-31
申请人: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 上海物盾信息科技有限公司
IPC分类号: G01R31/385 , G01R31/371
摘要: 本发明提供了一种蓄电池远程监测系统及方法,所述系统包括DC/DC装置、均衡仪、边缘物联代理、数据平台,所述DC/DC装置负责控制电池组的充放电,所述均衡仪负责采集电池组电流、电压等数据,并上报数据流给边缘物联代理,所述边缘物联代理用于读取和解析均衡仪上报的数据流,将解析后的可读数据上报给数据平台,并接收和解析数据平台发送的充放电指令,将所述充放电指令下发给所述DC/DC装置,所述数据平台用于展示边缘物联代理送入的数据、控制下发充放电指令,用于分析和计算数据,预测电池组剩余容量,并对异常电池进行报警。本发明可以实现对应的电池组的日常监控、预测预警、充放电实验以及性能评估等功能需求。
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公开(公告)号:CN109460846A
公开(公告)日:2019-03-12
申请号:CN201810631261.1
申请日:2018-06-19
申请人: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
摘要: 本发明通过分析运用主变压器的状态指标,基于数据挖掘的LSTM神经网络分析模型和高维向量距离确定方法对设备的未来状态实现预判。利用PCA方法对数据进行降维处理,通过PCA方法求出数据集的主元,选取最重要的部分,将其余的维数省去,达到降维和简化模型的目的,间接地对数据进行了压缩处理,同时很大程度上保留了原数据的信息。采用阶段式前向推进对比的方式,通过分析曲线的特性,通过对比不同周期的方式,对不同时间维度的曲线进行全寿命周期对比,筛选出最优周期作为趋势预判的阈值。本发明的优点是:设备运行状态预测效率高、精度高。
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