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公开(公告)号:CN115358369A
公开(公告)日:2022-11-18
申请号:CN202210972876.7
申请日:2022-08-15
Applicant: 云南电网有限责任公司玉溪供电局
Abstract: 本发明涉及电力调度管理技术领域,具体地说,涉及基于卷积神经网络模型的监控告警事件识别方法。包括:构建卷积神经网络CNN模型;利用模型对监控告警事件进行自主识别:梳理基本数据;对原始监控告警信息进行预处理并进行向量化表示;提取带标签的事件样本;搭建训练模型结构;划分训练集和测试集,训练模型;构建混淆矩阵,并对模型识别效果进行评价;在线应用。本发明设计利用卷积神经网络CNN模型,通过挖掘相邻监控告警信息间的关联性特征来识别告警事件的类型,可以大幅降低网络的参数量并缓解模型的过拟合问题,同时通过机器学习模型和大量数据来学习数据的特征,从而提升分类和预测的准确率,提高监控告警事件识别的容错能力和判别效率。
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公开(公告)号:CN219045641U
公开(公告)日:2023-05-19
申请号:CN202222541120.5
申请日:2022-09-26
Applicant: 云南电网有限责任公司玉溪供电局
Abstract: 本实用新型涉及扫描辅助技术领域,具体为一种信息扫描采集辅助装置,包括固定座,固定座上表面设有配重盘,安装槽中设有螺纹杆,靠近第一锥型齿处还设有第二锥型齿,第二锥型齿上设有转杆,托板后端面上与T型槽对应处设有T型块,托板上设有扫描仪,横板上表面设有遮挡帽;该信息扫描采集辅助装置,通过设置配置盘以提高固定座重心稳定性,设置通过T型块与竖板上的T型槽插接配合的托板,实现T型块在竖板中上下移动,转杆带动第二锥型齿转动,且第二锥型齿与第一锥型齿啮合,可以实现螺纹杆与转杆同步转动,遮挡帽便于对下发扫描仪进行防护,防止竖直方向上的灰尘颗粒或水滴直接对扫描仪造成影响,导致缩短使用寿命。
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