公开(公告)号：CN116578944A

公开(公告)日：2023-08-11

申请号：CN202310397934.2

申请日：2023-04-13

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 刘宇鑫 ,  许刚

IPC: G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0499

Abstract: 本发明涉及注意力机制领域和剩余寿命预测领域，具体公开了一种基于Transformer的双向自注意力剩余寿命预测方法；首先，对多个传感器采集的数据进行特征提取，利用双向编码机制中的传感器编码器和时间步编码器并行工作来捕获不同传感器和时间步的权重特征。其次，通过特征融合层对两方面提取的特征进行融合，得到包含不同传感器和时间步长的重要信息的新特征图。然后将融合后的特征图发送给解码器，解码器采用自注意力机制，实现对当前工作周期信息、之前不同时间步长和传感器信息的注意，并通过全连接前馈网络(FFN)输出预测的剩余寿命。最后利用RMSD数值可以比较好的评价该剩余寿命预测模型的性能，也可以以此为依据进行算法的改进和模型的优化；保存完善后的训练模型，供后续剩余寿命预测的使用。

公开(公告)号：CN116384700A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310395195.3

申请日：2023-04-13

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 刘宇鑫 ,  许刚

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及空调系统能源效率优化领域和数据挖掘领域，具体公开了基于数据挖掘的中央空调系统能源效率优化方法；首先，通过对存储在数据库中的数据进行预处理和特征工程，对参数特性进行分析和处理。然后，使用XGBoost算法进行特征重要度排序，以损失函数增益和决策树分支属性频率为评价函数。之后，使用频繁模式增长算法对运行数据进行分析，获取各个参数之间的潜在关联性，并采用小生境法对粒子群优化算法进行改进，以提高其收敛性。同时，将深度残差网络模型作为优化模型的目标函数，并使用参数的正常运行范围和挖掘到的关联规则作为优化的约束条件。最后，使用改进的粒子群优化算法对中央空调系统的能效比进行优化，以获取在冷水机组不同负荷率条件下的相对最优工作点。该方法能够在满足实际工况的基础上降低空调能耗，实现对建筑能耗的节能减排。