摘要
本发明公开了一种基于柱上断路器设备的智能控制方法及系统,涉及电网控制技术领域,包括,采集柱上断路器环境数据,利用卡尔曼滤波融合算法,输出融合状态向量,并构建时间序列数据,利用光子计算加速的时间序列神经网络,将提取特征进行复数域映射并进行光相移调制,预测未来电流值。本发明所述方法通过将时间卷积层提取的特征进行复数域映射,增强非线性特征的表达能力,光相移调制的引入,进一步调节相位和幅值信息,提升时序特征的非线性建模能力,通过多模态数据融合与分形维度的多尺度一致性验证结合,消除不同数据来源的时间尺度偏差,提高多维特征融合的有效性和一致性。
技术关键词
柱上断路器
智能控制方法
卡尔曼滤波融合
电流
指数
强化学习算法
多尺度
构建时间序列模型
验证阈值
状态向量数据
策略
因子
非线性
电网控制技术
多模态数据融合
时序特征
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