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  • 一种基于压力波动变化的燃烧不稳定的预测方法,它涉及一种燃烧不稳定的预测方法。本发明为了解决现有无法通过短时间采样压力波动数据判断燃烧不稳定的问题。本发明包括实时监测燃烧室内的压力脉动时间序列;采用滚动窗口的方式,得到窗口中延迟时间为1,嵌入...
  • 本发明公开了一种基于分解重构和混合TCN的空调负荷预测方法,包括以下步骤:(1)空调制冷负荷及相关环境数据的获取;(2)对采集到的数据进行预处理;(3)将预处理后的数据划分为训练集和测试集;(4)对训练集样本和测试集样本分别进行分解并重构成...
  • 本发明涉及电厂运行监测技术领域,尤其涉及一种基于人工智能辅助的智慧电厂运行数据监测方法。所述方法包括以下步骤:提取多源电厂运行数据,并检测异常值,通过插补优化处理得到优化的电厂运行特征,利用人工智能技术分析多源数据,预测设备的老化状态特征,...
  • 本发明公开了基于CIM‑SVG语义指纹的主‑配网图模智能拼接方法,对主网CIM文件与配网SVG文件中的设备统一编码,提取设备类型、关键属性及邻接拓扑,构建128bit语义指纹,精准表征图模本质信息,突破命名规范差异障碍;引入MinHash‑...
  • 本发明提供的一种基于图神经网络的电力系统线路导纳泄露威胁评估方法、系统及相关装置,包括以下步骤:利用预构建的图神经网络模型对待处理数据进行处理,得到电力系统线路导纳泄露威胁评估结果,其中:所述预构建的图神经网络模型包括特征提取模块,所述特征...
  • 本发明涉及了一种阀冷系统主循环泵的状态评估方法、系统、设备及介质。该状态评估方法通过状态评估模型中的状态方程、观测方程、特征提取算法、特征融合算法和分类子模型对当前电流数据、当前温度数据和当前振动数据进行处理,得到主循环泵的当前运行状态,能...
  • 本发明涉及故障预测领域,具体为一种基于数据融合模型的特种设备故障预测方法及系统,包括获取特种设备历史故障序列,将序列划分为第一训练集,利用生成对抗网络对第一训练集进行数据增强得到带有对应数据真实度评分的第二训练集;构建数据融合模型,所述模型...
  • 本发明深度学习在非侵入式负荷识别或分解技术领域,且公开了一种融合双向Mamba‑Attention与动态特征增强的非侵入式负荷分解方法,包括获取一段时间内家庭电器消耗数据,并对电器消耗数据进行预处理;根据预处理后的电器消耗数据,动态选择一维...
  • 本发明涉及一种直升机发电系统故障诊断方法、设备及介质,其中,方法包括:采集直升机发电系统的电压数据,并对电压数据进行预处理;将预处理后的电压数据输入至故障诊断模型,得到直升机发电系统的故障诊断结果;其中,故障诊断模型基于多尺度特征融合卷积神...
  • 本发明涉及故障诊断技术领域,具体为基于传感器的变压器内部零部件的状态分析方法及系统;本发明实时采集变压器内部各零部件的电气数据、绝缘油数据和气体浓度数据,并通过数据预处理和特征提取生成高维度特征向量;利用DNN全连接神经网络对特征向量进行故...
  • 本发明公开一种基于联邦学习的多区域电力系统频率最低点预测方法,步骤包括:每个参与客户端k对本地频率最低点预测模型独立执行E个周期的本地训练,更新共享时间卷积网络参数以及私有残差自注意力嵌入层参数中央服务器对所有参与客户端传输的共享时间卷积网...
  • 本发明涉及人工智能、遥感监测与地质灾害防控领域中的一种基于大规模语言模型的地质灾害智能分析方法及系统,所述方法用于将目标区域内的待处理图像,输入到训练好的地质灾害分析模型中,输出符合地质灾害领域规范的地质灾害分析文本以及可视化的灾害检测图像...
  • 本发明公开了一种物理机理嵌入深度神经网络的大气波导预测网络模型构建方法,包括如下步骤:步骤1,大气波导传统模型正演替代;步骤2,搭建基于数据驱动并加入物理约束的时间卷积网络;步骤3,网络模型调参优化。本发明所公开的方法,通过将物理机理嵌入时...
  • 本发明涉及电力工程技术领域,具体为一种基于多维传感数据的电力母线的形变分析方法及系统;本发明通过对多源数据进行精确采集,并利用小波变换提取频域特征,系统能够有效识别不同类型的形变与异常情况。本发明对不同信号和形变状态进行了细致的分类处理,基...
  • 本发明公开了基于量测数据驱动的配电网短路阻抗辨识方法、系统、设备及介质,属于配电网阻抗辨识技术领域,包括采集原始量测数据并进行数据预处理,构建训练数据集,进行数据分段和数据增强;构建深度神经网络提取特征并降低特征维度;基于提取的特征,通过深...
  • 本发明公开了一种基于多模态融合的水泥质量动态预测方法,包括:S1、采集多模态原始数据;S2、将多模态原始数据进行预处理;S3、通过改进型PolyViT网络执行模态嵌入与共享编码处理,输出多模态融合特征序列;S4、通过改进型LightGBM模...
  • 本发明公开了一种基于多粒度滑动时间窗口的数据处理方法,包括以下步骤:S1:采集多源时序数据并进行数据预处理;S2:构建短、中、长三层粒度滑动窗口,设置初始步长与重叠率;计算变异系数,根据变异系数优化各窗口参数,并确保同步校准;S3:短窗口提...
  • 本发明涉及一种基于大模型的油气藏开发特征预测分析系统,包括:多模态智能抽取模块、地质特征动态表征引擎、开发规律元学习框架、知识图谱认知模块、跨场景协同推演模块;其中,所述多模态智能抽取模块用于异构文档解析和跨模态关系对齐;所述地质特征动态表...
  • 本发明公开了一种基于时频对齐的多行业负荷联合预测方法,解决了现有技术中负荷预测结果的误差大、可靠性低的问题,包括:获取待预测行业的历史负荷数据以及对应的外部数据;对数据进行预处理和归一化处理;基于短时傅里叶变换提取负荷数据的频域信息;根据负...
  • 本发明涉及缺失数据填充技术领域,公开结合HDBSCAN与多模型机制的电力监测数据缺失填补方法。首先按照SCU记录的光伏运行状态对台区数据进行一级划分,得到Ⅰ类和Ⅱ类数据;再在每类数据内部进一步采用HDBSCAN算法对数据进行二级划分,根据样...
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