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公开(公告)号:CN120030312A
公开(公告)日:2025-05-23
申请号:CN202510497961.6
申请日:2025-04-21
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06F18/21 , G06F18/2137 , G06N3/0455 , G06N3/049 , G06N3/0499 , G05B23/02 , G06F123/02
Abstract: 基于transformer的多维数据重构方式的故障检测方法,包括以下步骤:S1、输入数据预处理与嵌入;S2、时序特征提取,为了有效提取时序数据中的时间依赖特征,使用TCN模块;S3、空间特征提取,经过TCN块处理后的数据将输入到Transformer编码器;S4、解码与目标序列生成,在生成重构数据的过程中,Transformer解码器将编码器的输出作为输入,并结合目标序列进行进一步的学习和重构;S5、重构数据生成与输出,经过解码后的数据通过全连接层进行映射,恢复原始的输入数据结构;S6、模型训练与优化。本发明通过结合因果卷积神经网络和Transformer结构,提出了一种时空联合特征重构方法,能够在单一架构下高效提取时间特征与空间关联特征,精准捕捉多测点数据中的异常信号,解决了传统方法的局限性。
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公开(公告)号:CN117010282A
公开(公告)日:2023-11-07
申请号:CN202311043902.9
申请日:2023-08-17
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 长江水利委员会水文局 , 中国长江电力股份有限公司
Inventor: 冯宝飞 , 胡挺 , 陈瑜彬 , 鲍正风 , 李玉荣 , 张松 , 牛文静 , 汤正阳 , 许银山 , 纪国良 , 田逸飞 , 郭率 , 严方家 , 刘亚新 , 曾明 , 冯志州 , 徐雨妮 , 王乐 , 张晶 , 邢雯慧 , 顾丽
Abstract: 本发明涉及水文预测技术领域,公开了基于机器学习模型的水文时间序列预测方法及装置,该方法包括:获取目标流域水文数据,对目标流域水文数据进行归一化处理,生成归一化数据训练集和归一化数据测试集;建立机器学习模型,并基于归一化数据训练集,利用改进的麻雀搜索算法对机器学习模型的模型参数进行优化,生成最优模型参数;基于归一化数据测试集,利用代入最优模型参数后的机器学习模型生成水文时间序列预测结果。本发明显著提高对水文时间序列的预测精度、延长预见期,为水旱灾害防御和水资源综合管理提供更及时精确的水文信息。
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公开(公告)号:CN119358837A
公开(公告)日:2025-01-24
申请号:CN202411587839.X
申请日:2024-11-08
Applicant: 长江水利委员会水文局 , 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F30/28 , G06T17/05 , G01W1/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于耦合气象数值的堰塞湖水文应急预报方法及系统,收集堰塞湖发生地信息,构建堰塞湖库容曲线;测量堰塞湖水位和面积数据,计算堰塞湖水量,构建静库容调洪演算模型和动库容调洪演算模型,确定溃口最大流量;进行洪水实时演算,采集实时报讯信息对参数进行优化校正,得到最终的洪水预报方案;基于堰塞湖发生地的水系河网、地形地貌、实况水雨情和坝上水位构建海量情景,基于不同情景下的堰塞湖水文应急预报方案样本,提炼最优应急预报的规律性信息,制定堰塞湖水文应急预报规则。本发明与传统堰塞湖水文应急预报方法相比,能够有针对性地快速编制水文应急预报方案,实现及时预报预警。
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