[发明专利]基于VMD与DBO-LSTM-AT的变压器顶层油温预测方法在审
| 申请号： | 202310697648.8 | 申请日： | 2023-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN116933025A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 白文远;张玉刚;范吕刚;蒋迪楠 | 申请（专利权）人： | 国网甘肃省电力公司;国网甘肃省电力公司超高压公司 |
| 主分类号： | G06F18/20 | 分类号： | G06F18/20;G06N3/0442;G06N3/08;G06N3/006;G01K13/00 |
| 代理公司： | 北京兴智翔达知识产权代理有限公司 11768 | 代理人： | 张显益 |
| 地址： | 730046 甘*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及变压器油温测量技术领域，特别涉及基于VMD与DBO‑LSTM‑AT的变压器顶层油温预测方法，包括如下步骤：使用VMD对油温序列进行分解，作为预测模型的输入；基于DBO优化的LSTM‑AT变压器顶层油温预测模型，引入注意力机制对LSTM模型进行调整，使LSTM模型专注于具有代表性时间序列数据，以此提高模型的精度VMD‑DBO‑LSTM‑AT模型建立，变压器顶层油温组合预测模型建立；利用真实数据集对建立的变压器顶层油温预测模型进行评估，并通过均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、拟合优度(R2)等指标对模型性能进行量化。基于西北某地变压器真实顶层油温数据，对模型的性能进行验证，结果表明，该模型的精度较高、泛化性较强，可以为变压器顶层油温预测问题提供参考。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 vmd dbo lstm at 变压器 顶层 预测 方法 | ||
【主权项】：
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- 本发明实施公开了一种基于物理‑数据协同驱动的超表面光谱响应预测方法，根据超表面结构的电场传播物理机制和电场边界条件，建立电场与超表面结构相互作用的偏微分方程；以偏微分方程残差作为U‑Net网络的损失函数，通过最小化偏微分方程残差使U‑Net网络编码器输出的电场逐渐满足偏微分方程，同时反向传播更新U‑Net网络编码器、解码器神经元权重参数，实现物理驱动的无监督学习；通过物理驱动训练好的U‑Net网络能够学习超表面结构特征，在物理驱动U‑Net网络的基础上，能够采用互信息法筛选部分超表面结构特征作为极限学习机的输入，训练极限学习机隐藏层权重参数，实现小样本光谱响应快速预测。本发明专利具有预测速度快、精度高、有效降低数据训练成本的特点。
- 一种连续路面气象状况分析及推演方法-202311207523.9
- 张振东;周雪城;黄亮;张迪;李英伟;肖瑶;朱承瑛;孙家清;肖鹏飞;田小毅;杨茜茜;姜荣升 - 江苏省气象服务中心
- 2023-09-19 - 2023-10-27 - G06F18/20
- 本发明涉及一种连续路面气象状况分析及推演方法，首先构建目标路段中全部各采集点分别对应的路温差异特征；接着构建各采集点相对各气象监测站的分组对应关系，以及获得各采集点分别相对其对应气象监测站的关系权重值；然后获得目标路段上全部各采集点位置分别对应预设目标检测时刻的路面温度、降水量；最后分天气情况分析，实现对目标路段的路面积水量检测，在实际应用中，利用路面气象状况模态推演技术，连续、高精确地实现目标路段对应目标检测时刻的路面气象检测，填补现有路面状况精度不足和判断不准确的缺陷，为交通和交管部门提供准确的冬季夜间路面状况信息，及时采取相应道路管制措施。
- 基于蚁群-神经网络算法的公路工程污水水质预测方法-202310968657.6
- 王志斌;李彦伟;冯雷;张新永;杜群乐;王兴举;何培楷;霍东辉;李瑞欣;彭斯;张志强;张少波;黄威翰;张浩铭;郑琪 - 太行城乡建设集团有限公司
- 2023-08-03 - 2023-10-27 - G06F18/20
- 本发明公开了基于蚁群‑神经网络算法的公路工程污水水质预测方法，属于污水水质预测技术领域，所述方法首先选择污水水质评价指标，建立污水水质评价体系；其次采用BP神经网络构建公路工程污水水质预测模型，并利用蚁群算法确定网络结构、网络初始连接权值和阈值；然后给出网络结构评价函数，选择神经网络模型的最佳结构、网络初始连接权值和阈值；接着通过BP算法训练该网络，改进算法中的系数值，使预测模型达到最佳状态；最后将测试用数据输入预测模型，输出水质预测结果。本发明克服了反向传播神经网络预测模型收敛慢，模型精度不高的问题，实现了公路工程污水水质预测，有益于节能环保及绿色施工，并为后续的污水处理带来了便利。
- 一种机械设备故障诊断方法及系统-202310927693.8
- 龙灏;石海阳 - 中冶赛迪技术研究中心有限公司
- 2023-07-26 - 2023-10-24 - G06F18/20
- 本发明提供一种机械设备故障诊断方法及系统，包括：获取机械设备出现故障时的原始振动信号样本，并截取为多段振动信号样本；把每段振动信号样本作为故障类别的训练样本；分别对训练样本和测试样本进行自相关约束处理，得到自相关训练样本和自相关测试样本；基于自相关训练样本生成样本字典，以及利用样本字典对自相关测试样本进行重构，得到稀疏编码；再从样本字典中选择子样本字典，并通过子样本字典和稀疏编码表征自相关测试样本，获取重构误差；最后根据重构误差对机械设备进行故障诊断。本发明可以对机械设备进行故障诊断，而且通过对样本数据施加自相关约束，在消除噪声的同时，有利于凸显故障特征成分，能对信号进行更有效的稀疏表示。
- 生态系统碳储量变化的确定方法、系统、电子设备及介质-202311001867.4
- 王渊刚;罗格平 - 中国科学院新疆生态与地理研究所
- 2023-08-09 - 2023-10-24 - G06F18/20
- 本发明公开一种生态系统碳储量变化的确定方法、系统、电子设备及介质，涉及生态系统碳汇核算领域，该方法包括：获取站点尺度不同土地利用与覆被变化LUCC类型下生态系统碳密度变化数据以及站点包含自然环境因子和生态系统管理措施在内的解释变量数据，建立生态系统碳密度对LUCC的响应模型。然后逐格点判断土地覆被类型是否发生变化，若是，记录LUCC信息；利用生态系统碳密度对LUCC的响应模型以及各格点生态系统碳密度的解释变量数据确定各格点生态系统植被碳密度和土壤有机碳密度变化量，再乘以相应格点面积，确定各格点生态系统总碳储量变化量。本发明提高了LUCC导致的生态系统碳储量变化量核算的准确性。
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