摘要
本发明公开了一种山区小水电站智能监测与预警方法及系统,涉及电力系统监测与预警技术领域,包括:通过传感器收集水电站数据,进行预处理获取关键特征;针对水电站多个数据变量训练多个支持向量回归基模型,采用自助聚合算法进行集成学习,通过自助法抽样训练多个基模型;使用贝叶斯优化方法对模型参数和集成策略进行优化;根据实时性能反馈,动态调整预警阈值;采用滑动窗口技术定期更新阈值;将优化后的模型部署于实时监测系统,对水电站运行状态进行实时监测和预测。本发明通过多源传感器实现全面、准确的数据采集,提高了水电站监测数据的全面性和质量;采用支持向量机和集成学习优化预测模型,提升了预测的准确性和鲁棒性。
技术关键词
山区小水电站
预警方法
支持向量回归
滑动窗口技术
集成支持向量机
集成策略
集成学习方法
实时监测系统
变量
数据
表达式
传感器模块
集成模块
优化预测模型
动态
预警系统
系统为您推荐了相关专利信息
拓扑图
预警方法
风险
动态时间窗口
长短期记忆网络
预警模型
车辆故障预警方法
车辆故障数据
数据项
计算机执行指令
物料出入库
多重保护装置
实时信息
进出货装置
货叉机构
可调负荷
电能存储装置
优化调度方法
电厂调峰
电压相位角