公开(公告)号：CN118818181A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410844944.0

申请日：2024-06-27

申请人： 昆明理工大学 ,  云南省交通科学研究院有限公司

发明人： 张开文 ,  和永军 ,  马聪 ,  张云 ,  王晋 ,  王骏涛 ,  李贵文 ,  刘竞阳 ,  杨晓牧 ,  刘勇 ,  杨加宇 ,  冯勋伟 ,  魏永俊 ,  常国威 ,  冯冰 ,  董文杰 ,  蔡泽林 ,  江俊霆 ,  杨锐 ,  栾皓榆 ,  吴东瑞 ,  张文超 ,  李斌 ,  高艳梅 ,  宋晓轩 ,  顾晓英 ,  郭红林 ,  何正轩 ,  付艳彬

IPC分类号： G01R31/00 ,  G01R23/16 ,  G01R23/02 ,  G01R19/00 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及电能质量智能监测技术领域，且公开了一种融合云端检测和终端控制的高速公路隧道电能质量智能监测方法及系统采集隧道机电、照明、风机、消防、监控部件中的数据，建立GRU+Encoder+XGboost模型，将实时采集的数据输入到GRU+Encoder+XGboost模型中，对不同回路的电能质量进行判断，若回路发生异常，则上报异常数据。该方法通过云端检测中心接收智能终端控制设备采集到的数据后对数据进行预处理和标准化处理，并对数据正常和各类异常情况进行数据标定，后用标定的数据对GRU+Encoder+XGboost模型进行训练，最后运用训练好的模型检测终端控制设备传入的实时数据，以便检测隧道电能质量是否发生异常，若发生异常，则定位发生异常的回路通过智能终端控制设备切断相应的回路。

公开(公告)号：CN118916807A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202410930241.X

申请日：2024-07-11

申请人： 昆明理工大学 ,  云南省交通科学研究院有限公司

发明人： 张开文 ,  和永军 ,  马聪 ,  张云 ,  王晋 ,  王骏涛 ,  李贵文 ,  刘竞阳 ,  杨晓牧 ,  刘勇 ,  杨加宇 ,  冯勋伟 ,  魏永俊 ,  常国威 ,  冯冰 ,  董文杰 ,  蔡泽林 ,  江俊霆 ,  杨锐 ,  栾皓榆 ,  吴东瑞 ,  张文超 ,  李斌 ,  高艳梅 ,  宋晓轩 ,  顾晓英 ,  郭红林 ,  何正轩 ,  付艳彬

IPC分类号： G06F18/2433 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/15 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084

摘要： 本发明涉及高速公路隧道用电设备电力数据处理技术领域，且公开了一种基于云边协同隧道设备能耗异常智能识别方法及系统包括数据采集模块、存储模块、边缘检测模块和通讯模块，数据采集模块、存储模块和边缘检测模块均由通讯模块进行连接。该基于云边协同隧道设备能耗异常智能识别方法及系统采用LSTM—BP神经网络模型的方法，捕获用电数据时序和三相关系，可以极大提高检测的准确率。用电智能异常识别系统具有精确的异常检测，良好的数据传输质量保障性和符合隧道里程长的实际情况的较长传输距离，同时硬件成本低、便于实现，缓解了运维人员工作量，提高了工作效率，减少人为出错可能，减少能源浪费。