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公开(公告)号：CN115169228A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210780733.6
申请日：2022-07-04
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳) , 中广核风电有限公司
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06F113/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供了一种异常区间预测模型构建及异常区间预测方法，涉及风电机组状态监测技术领域。本发明所述构建方法包括：获取风电机发电功率数据，通过自适应异常点标注算法对所述风电机发电功率数据进行标注得到标注数据，根据所述标注数据构建异常区间数据，根据所述异常区间数据构建基于多尺度时序Transformer的异常区间预测模型。通过自适应异常点标注算法对风电机发电功率数据进行标注，以标注发生趋势变化的异常点，有效降低了标注成本，提高了标注效率和精度，并根据异常区间数据构建基于多尺度时序Transformer的异常区间预测模型，充分利用多尺度的时序信息进行预测，有效提高异常区间预测精度，从而能够实现时序数据尤其是风电机发电功率数据的异常区间预测。
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公开(公告)号：CN115169228B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202210780733.6
申请日：2022-07-04
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳) , 中广核风电有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F113/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供了一种异常区间预测模型构建及异常区间预测方法，涉及风电机组状态监测技术领域。本发明所述构建方法包括：获取风电机发电功率数据，通过自适应异常点标注算法对所述风电机发电功率数据进行标注得到标注数据，根据所述标注数据构建异常区间数据，根据所述异常区间数据构建基于多尺度时序Transformer的异常区间预测模型。通过自适应异常点标注算法对风电机发电功率数据进行标注，以标注发生趋势变化的异常点，有效降低了标注成本，提高了标注效率和精度，并根据异常区间数据构建基于多尺度时序Transformer的异常区间预测模型，充分利用多尺度的时序信息进行预测，有效提高异常区间预测精度，从而能够实现时序数据尤其是风电机发电功率数据的异常区间预测。
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公开(公告)号：CN115099153A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210780732.1
申请日：2022-07-04
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳) , 中广核风电有限公司
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供了一种风功率预测模型训练方法、风功率预测方法、装置及介质，训练方法包括：获取风机的时序风机数据和所述风机所在风场的气象数值数据，所述气象数值数据表示所述风场的气象数据，所述时序风机数据表示按照时间排序的风机数据；基于自注意力机制对所述时序风机数据进行特征提取，获得第一特征数据，并基于交叉注意力机制对所述气象数值数据进行特征提取，获得第二特征数据；融合所述第一特征数据和所述第二特征数据，获得训练数据；采用所述训练数据训练预先构建的深度神经网络，获得风功率预测模型。本发明的技术方案提高了风功率预测的准确性。
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公开(公告)号：CN102660469A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210176806.7
申请日：2012-05-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种表达植物抗性诱导因子的毕赤酵母基因工程菌株的构建方法，涉及毕赤酵母基因工程菌株的构建方法。是要解决目前绿木霉的植物抗性诱导因子基因表达量低，无法满足其研究与应用的问题。方法：提取棘孢木霉菌丝总RNA，反转录；PCR扩增，纯化扩增产物得目的基因EplT4；目的基因与载体连接构建重组载体；转化，提取阳性转化子质粒，将质粒线性化并回收；转化；将转化细胞涂在上长出重组菌，将重组菌转接到含梯度浓度抗生素的培养基上，在最高浓度抗生素的培养基上生长的菌落即为基因工程菌株Pp-EplT4。本发明方法获得的毕赤酵母基因工程菌株可高效表达棘孢木霉的植物抗性诱导因子基因，表达量为20mg/L。用于植物抗病领域。
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