摘要
本发明涉及一种换流站高能耗设备用电特征分析方法,属于换流站高耗能设备用电分析领域。该方法首先收集高能耗设备的历史用电数据,然后采用降噪贝叶斯优化LSTM模型对数据进行降噪和特征提取,通过贝叶斯优化算法调整模型超参数以提高模型性能。利用变分模态分解对时间序列数据进行预处理,进行信号降噪。构建负荷特征指标库,分析温度、湿度等外部因素对设备用电的影响,以深入理解设备用电特征。通过这种方式,该方法能够更加准确地理解设备的使用情况,并发现可能存在的能源效率问题,为能源管理提供科学依据,以实现节能减排目标。
技术关键词
特征分析方法
优化LSTM模型
换流站
负荷特征
信号降噪
高湿度
设备运行条件
能源管理
指标库
数据特征提取
时间序列特征
模型超参数
关联算法
优化设备
评估设备
分析设备
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深度森林模型
加权残差
异常识别方法
时间序列特征
生成特征
智能算法
电力负荷特征
多源异构数据
实时数据
超参数
泥浆脉冲信号
泥浆管道
信号降噪方法
井下脉冲发生器
差分算法
修正方法
深度神经网络
状态估计器
无功补偿装置
潮流求解方法
资源配置数据
协调调度方法
电网调度数据
bp神经网络
历史负荷数据