一种电力设备检测方法、装置及移动终端

    公开(公告)号:CN112714284A

    公开(公告)日:2021-04-27

    申请号:CN202011530560.X

    申请日:2020-12-22

    Abstract: 本发明公开了一种电力设备检测方法、装置及移动终端,其中,该方法包括:获取待检测电力设备图像;将待检测电力设备图像输入到电力设备分析模型,电力设备分析模型预先根据多个电力设备的图像样本以及电力设备对应的故障图像样本训练得到;根据电力设备分析模型,得到待检测电力设备图像的识别结果;判断识别结果是否需要进行云端识别;当识别结果需要进行云端识别时,将待检测电力设备图像发送至云端;接收云端的云端识别结果以及故障分析结果。通过实施本发明,使得电力设备检测更加全面,实现了自动分析电力设备缺陷,可以对电力设备的故障进行实时处理,提高了电力设备故障的检测效率。

    一种电网时序数据预训练及预测方法、装置、预训练模型

    公开(公告)号:CN117370788A

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202311227994.6

    申请日:2023-09-21

    Abstract: 本发明涉及时序数据处理技术领域,具体涉及一种电网时序数据预训练及预测方法、装置、预训练模型。预训练方法包括:获取预设时间段的电网时序数据划分得到历史时序数据和未来时序数据;将历史时序数据和未来时序数据进行掩码;将掩码历史时序数据输入至编码器学习,得到重建历史时序数据和历史时序特征;将历史时序特征和掩码未来时序数据输入至解码器预测,得到预测未来时序数据;采用预设损失函数计算历史时序数据和重建历史时序数据以及未来时序数据和预测未来时序数据的损失,实现对编码器和解码器参数的优化。通过实施本发明,基于编码器和解码器的重建与预测联合优化,达到了预训练和微调的一致性。提升模型针对时序数据的预训练效果。

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