摘要
本申请公开了一种电气自动控制方法及系统,包括:采集电气柜内部的温度数据和负载电流数据;采用小波变换算法对温度数据进行去噪;采用卡尔曼滤波算法对负载电流数据进行滤波;基于长短期记忆神经网络LSTM建立温升补偿模型,温升补偿模型的输出为电气柜内的温升预测值;设置电气柜内温升控制的多目标函数;采用多目标蚁群算法进行求解,得到散热风扇的最优控制策略;根据散热风扇的最优控制策略,控制散热风扇的启停和速度调节。针对现有技术中电气柜散热风扇启停频繁,本申请通过基于长短期记忆神经网络LSTM建立温升补偿模型,设置包含温升偏差和散热风扇启停次数的多目标优化函数,并采用改进的多目标蚁群算法进行求解,减少散热风扇启停。
技术关键词
电气自动控制方法
卡尔曼滤波算法
长短期记忆神经网络
蚁群算法
小波变换算法
温升
协方差矩阵
数据
蚂蚁
LSTM神经网络
控制散热风扇
电流
启发式信息
控制策略
柜内温度
周期
电气柜
系统为您推荐了相关专利信息
邻域特征
异常检测方法
卷积特征
拓扑图
长短期记忆神经网络
无人机超声波
停机坪
超声波传感器
采集无人机
融合多视角信息
轨迹跟踪方法
计算机视觉
气象雷达
回波
图像分割网络
协方差矩阵
扩展卡尔曼滤波算法
曲轴
疲劳极限载荷
寿命预测模型
多模态传感器
传感器校准
红外热成像传感器
预测系统
数据