[发明专利]一种基于卷积神经网络的水电站物理场级数字孪生模型构建方法在审
| 申请号： | 202310284521.3 | 申请日： | 2023-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN116306292A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 罗金文;唐晓丹;李初辉;刘绍勇;王涛;杜波;胡庆雄;贾利涛;陶吉全;陈哲之;王俊青 | 申请（专利权）人： | 中国长江电力股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/0464;G06F111/06 |
| 代理公司： | 大连至诚专利代理事务所(特殊普通合伙) 21242 | 代理人： | 李永旭;丁莉丽 |
| 地址： | 100000 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的水电站物理场级数字孪生模型构建方法，包括：获取水电站物理场数据形成待处理的样本数据集；获得训练集和测试集并进行归一化特征处理；创建自适应卷积神经网络，根据输入数据的变量个数选择与所述变量个数相匹配的卷积方式进行特征提取；确定自适应卷积神经网络优化参数并更新；基于更新后的自适应卷积神经网络，输出测试结果并进行可视化操作。本发明能够加强自适应卷积神经网络模型对物理场的分析能力，并提高自适应卷积神经网络模型计算精度，实现物理场的数字孪生。适用于大型水电站物理场在线监测以及其他物理场的快速实时仿真，并且能够应用到其他涉及到多种物理场级预测的广泛领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 水电站 物理 级数 孪生 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
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