公开(公告)号：CN115146696A

公开(公告)日：2022-10-04

申请号：CN202210402620.2

申请日：2022-04-18

Applicant: 华北电力大学 ,  国网江苏省电力有限公司南京供电分公司

Inventor： 张建华 ,  姚祎 ,  刘慧丽 ,  陶莹 ,  周冬旭 ,  许洪华

IPC: G06K9/62 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q10/00

Abstract: 本发明公开了一种基于多任务学习(Multi task learning,MTL)的综合能源系统(Integrated energy system,IES)运行状态监测方法，属于综合能源系统领域。针对IES运行状态监测的问题，提出了一种基于MTL和深度森林(Deep forest,DF)算法的IES运行状态监测方法，利用多粒度采样和基于随机森林的特征提取方法解决了数据不足的问题，并将获取的数据划分为训练集和测试集；构建的基于级联森林多任务学习模型从训练数据中学习共享知识，提高了模型的泛化能力；最后，通过测试训练好的多任务模型，同时解决了包含识别当前运行工况和预测运行性能，以及判断系统是否发生故障这三项任务的IES运行状态监测的问题。