- 专利标题: 基于宽度学习网络的录波文件可信时间分析系统及方法
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申请号: CN202410275356.X申请日: 2024-03-12
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公开(公告)号: CN117874472B公开(公告)日: 2024-07-05
- 发明人: 王冠南 , 杨刚 , 张韬 , 皮杰明 , 丁凯 , 刘文松 , 郑潇 , 周仕豪 , 潘本仁 , 桂小智 , 张妍 , 谢国强 , 邹进 , 戴志辉 , 邓高强 , 邵小卫
- 申请人: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
- 申请人地址: 江西省南昌市青山湖区民营科技园内民强路88号检测试验中心科研楼(第1-11层);
- 专利权人: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院,国家电网有限公司
- 当前专利权人: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院,国家电网有限公司
- 当前专利权人地址: 江西省南昌市青山湖区民营科技园内民强路88号检测试验中心科研楼(第1-11层);
- 代理机构: 南昌贤达专利代理事务所
- 代理商 胡友胜
- 主分类号: G06F18/20
- IPC分类号: G06F18/20 ; G06F18/214 ; G06F18/22 ; G06Q50/06
摘要:
本发明公开了一种基于宽度学习网络的录波文件可信时间分析系统及方法,系统包括预处理单元,用于对采集的各个变电站录波文件数据和对采集的各个变电站录波文件的时钟偏差数据进行预处理;构建单元,用于构建用于变电站采样回路异常预警的录波文件可信时间预测的宽度学习网络模型;训练单元,用于对宽度学习网络模型进行训练得到模型参数;优化单元,用于在宽度学习网络模型中新增子储备池,利用增量学习算法重新计算模型参数,并通过改进的贝叶斯优化算法对模型参数进行优化,得到目标宽度学习网络模型;预测单元,用于根据目标宽度学习网络模型对未来短期时间点的时钟偏差进行预测。增强了系统灵活性的同时提高了同源匹配准确度。
公开/授权文献
- CN117874472A 基于宽度学习网络的录波文件可信时间分析系统及方法 公开/授权日:2024-04-12