[发明专利]一种基于深度学习的高压直流换流站能效预测方法及系统在审
| 申请号： | 202011079041.6 | 申请日： | 2020-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN112365024A | 公开（公告）日： | 2021-02-12 |
| 发明（设计）人： | 谭炳源;刘佳;吴瀛;吴焕;姚栋方;陈崇明;阎帅;肖雄;廖烈涛 | 申请（专利权）人： | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心;国网计量中心有限公司;中国电力科学研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京工信联合知识产权代理有限公司 11266 | 代理人： | 夏德政 |
| 地址： | 510000 广东省广州市萝*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的高压直流换流站能效预测方法及系统，包括：获取高压直流换流站的能效分布样本数据集，并对能效分布样本数据集进行预处理，以获取经过预处理的能效分布样本数据集；分别构建换流站总损耗神经网络模型和/或换流站损耗占比神经网络模型；基于经过预处理的能效分布样本数据集分别对所述换流站总损耗神经网络模型和/或换流站损耗占比神经网络模型进行训练和优化，以确定换流站总损耗神经网络最优模型和换流站损耗占比神经网络最优模型；根据待测高压直流换流站的运行数据，利用所述换流站总损耗神经网络最优模型和/或换流站损耗占比神经网络最优模型对所述待测高压直流换流站的能效进行预测，以获取能效预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 高压 直流 换流 能效 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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