摘要
本发明公开了一种基于大型水电站机组运行数据统计、分析的智慧运行方法,首先利用GWO‑SDAE模型实现了对特征向量值的清洗,对异常点数据进行重构修复,保证特征向量数据的质量;并利用描述性统计模型,对清洗后的特征向量值进行初步分析;进一步利用MVO‑BiLSTM混合模型对特征向量值进行学习和内部规律的提取,以实现对特征值自动化和智能化的预测和分析,并利用采集到的特征数据值与预测值进行比较,若误差超过规定范围则及时发出报警信号,并进行人工检查,最后生成大型水电站机组的运行数据分析报告。
技术关键词
大型水电站机组
特征向量值
水轮发电机组
计算机监控系统
混合预测模型
后台数据库
训练集数据
在线监测系统
异常点
重构
误差
BiLSTM模型
网络数据预测
特征值
设备特征信息
特征数据提取
粒子
数据采集方式
系统为您推荐了相关专利信息
虚拟现实显示方法
人体模型
康复机器人
特征向量值
体型
分析系统
数据分析单元
物联网传感器数据
生成数据集
多模态
水轮发电机组
导叶
位移传感器
知识图谱优化
节点
裂缝控制方法
墙体混凝土
网格
散热钢管
热传导方程
辨识方法
电流
多头注意力机制
数据
识别电网故障