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申请/专利权人：武汉大学
申请日：2024-03-25
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118260550A
主分类号：G06F18/20
分类号：G06F18/20;G06N3/0442;G06N20/20;G06N3/084;G06Q50/06;G06F18/213
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明提出了一种基于GBDT‑LSTM的输电塔晃动预测方法及系统。本发明获取多个历史时刻的输电塔环境温度、输电塔环境湿度、输电塔环境风速、真实输电塔环境晃动位移；将多个历史时刻的输电塔环境温度、输电塔环境湿度、输电塔环境风速、真实输电塔环境晃动位移输入塔晃动预测网络训练模块，用于结合每个历史时刻的真实的输电塔环境晃动位移构建损失函数模型，通过梯度下降算法进行优化训练得到优化后输电塔晃动预测网络；通过优化后输电塔晃动预测网络进行预测，得到实时的预测的输电塔环境晃动位移。本发明提高输电塔健康监测的准确性和效率，为电力系统的安全运行提供科学依据。
主权项：1.一种基于GBDT-LSTM的输电塔晃动预测方法，其特征在于，包括：步骤1：获取多个历史时刻的输电塔环境温度、输电塔环境湿度、输电塔环境风速、真实输电塔环境晃动位移；步骤2：构建输电塔晃动预测网络，将每个历史时刻的输电塔环境温度、输电塔环境湿度、输电塔环境风速输入至输电塔晃动预测网络进行预测，得到每个历史时刻的预测的输电塔环境晃动位移，结合每个历史时刻的真实的输电塔环境晃动位移构建损失函数模型，通过梯度下降算法进行优化训练得到优化后输电塔晃动预测网络；步骤3：获取实时的输电塔环境温度、输电塔环境湿度、输电塔环境风速，并输入至优化后输电塔晃动预测网络进行预测，得到实时的预测的输电塔环境晃动位移。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 一种基于GBDT-LSTM的输电塔晃动预测方法及系统
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