基于FARIMA-LSTM预测的电网主机动态阈值设定方法

    公开(公告)号:CN113435725A

    公开(公告)日:2021-09-24

    申请号:CN202110685848.2

    申请日:2021-06-21

    Abstract: 本发明提供了一种基于FARIMA‑LSTM预测的电网主机动态阈值设定方法,包括:步骤1,构建FARIMA‑LSTM模型;步骤2,收集服务器的内存负载数据并输入FARIMA‑LSTM模型进行数据预处理,对预处理后的内存负载数据进行周期性检验,得到周期性检验结果。本发明预测方法准确,适用范围广,运行时间短,通过周期调整消除了时间序列中的周期性影响,能够更清晰地揭示趋势,降低了周期对ARIMA模型拟合效果的影响,提高了趋势预测精度,利用服务器内存历史数据预测并估算设备运行指标动态阈值,实时的对服务器内存历史数据变化情况进行监控,及时的通知运维人员对设备进行运行状态检查,提高了设备故障的预知能力,充分提升了运维监控和故障抢修工作的主动性,提高了运维效率。

    基于FARIMA-LSTM预测的电网主机动态阈值设定方法

    公开(公告)号:CN113435725B

    公开(公告)日:2022-12-16

    申请号:CN202110685848.2

    申请日:2021-06-21

    Abstract: 本发明提供了一种基于FARIMA‑LSTM预测的电网主机动态阈值设定方法,包括:步骤1,构建FARIMA‑LSTM模型;步骤2,收集服务器的内存负载数据并输入FARIMA‑LSTM模型进行数据预处理,对预处理后的内存负载数据进行周期性检验,得到周期性检验结果。本发明预测方法准确,适用范围广,运行时间短,通过周期调整消除了时间序列中的周期性影响,能够更清晰地揭示趋势,降低了周期对ARIMA模型拟合效果的影响,提高了趋势预测精度,利用服务器内存历史数据预测并估算设备运行指标动态阈值,实时的对服务器内存历史数据变化情况进行监控,及时的通知运维人员对设备进行运行状态检查,提高了设备故障的预知能力,充分提升了运维监控和故障抢修工作的主动性,提高了运维效率。

    一种运维检修管控方法
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117495334A

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202310256052.4

    申请日:2023-03-16

    Abstract: 本申请提供一种运维检修管控方法,包括:获取每个监管设备中每个部件的部件参数,每个监管设备包含多个部件,部件参数包含位置参数、尺度参数和形状参数;基于每个监管设备中每个部件的部件参数,确定出每个部件对应的损坏率函数;基于每个部件对应的损坏率函数,确定出每个部件对应的预估间隔时段;基于每个部件对应的预估间隔时段,确定出设备检修策略。通过获取每个监管设备中每个部件的部件参数,确定出每个部件对应的损坏率函数,进一步确定出每个部件对应的预估间隔时段,以便确定出合适的设备检修策略。这样的方式可以实现对设备部件损耗情况的评估,动态规划运维检修的时间,有利于降低人力和物力成本。

    一种基于区块链电力数据监控设备

    公开(公告)号:CN117656025A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202311532687.9

    申请日:2023-11-16

    Abstract: 本发明涉及电力监控技术领域,具体为一种基于区块链电力数据监控设备,包括轨道,所述轨道上设置有监控仪主体,还包括有风扇,所述风扇设置有两个,两个所述风扇设置在监控仪主体一侧;减重机构,设置在所述监控仪主体上;毛刷,所述毛刷设置有两个,两个所述毛刷设置在轨道两侧;除尘机构,设置在所述监控仪主体上;此基于区块链电力数据监控设备,区别于现有技术,工作人员在使用时,利用所述减重机构驱使两个风扇同步转动,形成向下的气流,以减轻整体结构的自重,利用所述除尘机构在减重机构工作时,带动两个所述毛刷同步位移靠近轨道,对所述轨道进行除尘,减小行进的摩擦力,保证挂轨机器人行驶通畅。

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