[发明专利]一种基于深度混合建模的覆冰拉力预测方法在审
| 申请号： | 202110910632.1 | 申请日： | 2021-08-09 |
| 公开（公告）号： | CN113553772A | 公开（公告）日： | 2021-10-26 |
| 发明（设计）人： | 文屹;吴建蓉;何锦强;李锐海;李昊;黄增浩;范强;黄欢;代吉玉蕾;卢金科;赵超;张迅 | 申请（专利权）人： | 贵州电网有限责任公司;南方电网科学研究院有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06Q10/04;G06Q50/06;G06F113/04;G06F113/16;G06F119/14 |
| 代理公司： | 贵阳中新专利商标事务所 52100 | 代理人： | 商小川 |
| 地址： | 550002 贵*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的多变量覆冰输电线路拉力预测，包括以下步骤：1)获取给定的输电覆冰线路的拉力数据，还有线路周围的气象数据比如温度，湿度，风速等气象数据。2)对每个特征维度的数据进行初步的预处理，进行归一化操作，划分训练集和测试集。3)搭建深度神经网络模型，将数据送入模型中进行处理得到预测的数据。4)对预测得数据进行反归一化，得到最终预测得拉力数据并画图呈现。该模型可以同时捕获线路覆冰数据中的局部信息和长期依赖，从多个方面来挖掘数据,提取特征，解决了现有输电线路覆冰技术中准确性不高，鲁棒性差等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 混合 建模 拉力 预测 方法 | ||
【主权项】：
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