摘要
本发明公开了一种变压器微水数据预测方法及系统,方法包括:获取微水样本数据,对微水样本数据进行预处理;提取预处理后的微水样本数据中的时间特征,基于时间特征得到数据变化规律;根据预处理后的微水样本数据和数据变化规律,利用极端梯度提升模型得到微水数据的预测结果。本发明通过提取时间特征并分析数据变化规律,结合极端梯度提升模型进行预测,为微水样本数据分配权重以提高预测精度,增强了模型的泛化能力;本发明生成微水数据变化规律图与预测图,直观展示数据动态与预测趋势,为变压器维护与管理提供了科学依据,有效降低了因微水含量超标导致的故障风险,提升了电力系统的整体稳定性与安全性。
技术关键词
梯度提升模型
数据预测方法
样本
变压器
计算机可执行指令
特征提取模块
数据获取模块
处理器
电力系统
可读存储介质
存储器
训练集
电子设备
关系
动态
风险
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主题数据
社交平台
可视化方式
自然语言
时空图卷积神经网络
堤防
风险预警方法
多模态
时间序列特征
语义特征
重构误差
深度学习模型
深度学习图像
编码器