公开(公告)号：CN116775687A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310835926.1

申请日：2023-07-07

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 刘宏达 ,  陈理先 ,  卢芳 ,  刘天娇 ,  杨子林 ,  程梦雷

IPC: G06F16/242 ,  G06F16/2458 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于数模共生的时间序列预测闭环框架。基于数据集与预测模型的共生关系，通过优化预测模型的训练集间接地改善预测准确率；将含有预测目标的数据集与预测模型视为共生体，利用两者之间的相互约束进行更新迭代，即数据集经过预测模型的训练及预测对自身进行更新；采用闭环框架进行预测，通过多次迭代预测改善多步预测的准确率；对每个目标值都进行多次预测，目标值受其前后所有数据影响，预测依据更全面；兼容机器学习类的预测模型，从预测任务的算法流程上提高预测准确率；在预测任务的求解流程上进行设计，将预测模型作为实现预测的基础手段，可用于数据集拟合、缺失值预测和数据集评价。

公开(公告)号：CN118520338A

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202410350999.6

申请日：2024-03-26

Applicant: 哈尔滨工程大学 ,  中国电力科学研究院有限公司 ,  国网福建省电力有限公司 ,  国家电网有限公司

Inventor： 谢琳 ,  刘金波 ,  刘宏达 ,  刘天娇 ,  蔡宇 ,  李立新 ,  冯琼 ,  杨子林 ,  陶蕾 ,  叶瑞丽 ,  封超涵 ,  张周杰 ,  俞灵 ,  陈斌 ,  李泽科 ,  范海威 ,  郭久煜

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/15 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明涉及一种面向多源异构电力数据的关键异常子集快速检测方法、程序、设备及存储介质。本发明包括采集电力系统相关联参数的历史多源时序数据，对多源时序数据预处理；基于快速傅里叶变换的方法计算各多源时序数据的时间序列周期长度，取总周期长度的众数作为当前所有时间序列的滑动窗口长度；对于待检测异常情况的电力系统相关联参数的时序数据子序列，选择非自匹配区域，计算待检测子序列对非自匹配区域中的其他子序列之间的欧几里得距离，取最小值作为该待检测电力系统相关联参数时序数据的Matrix Profile；汇总所有电力系统相关联参数时序数据的Matrix Profile，遍历所有维度，计算所有维度的异常分数，以异常分数最大的子集为关键异常子集。