摘要
本申请提供了蒸汽管网输配损失定位方法及装置,该方法包括:采集管网历史时序数据,并获取损失点及其出现时间;基于损失点的出现时间,分析管网历史时序数据以获取损失点的参数信息;基于损失点的参数信息,利用神经网络模型对损失点进行损失归因分析以获取归因结果;基于预设区间,对归因结果进行复核;基于损失点的参数信息和损失点的出现时间,获取管网输配损失的位置信息;将损失点的参数信息、归因结果和管网输配损失的位置信息进行存储。该方法融合统计分析、时频分析与因果推断,实现了对复杂管网输配损失的实时、精准且可解释检测,为节能降耗与安全运行提供了有效技术支撑,提升了管网运行的稳定性和精确度。
技术关键词
归因
神经网络模型
定位方法
时序
深度学习模型
变分贝叶斯
数据
在线运行系统
检测损失
贝叶斯神经网络
蒸汽
标记置信度
定位系统
多时间尺度
电子设备
样本
关系
管道
动态监控
气体
系统为您推荐了相关专利信息
历史交通数据
交通数据预测方法
预测序列数据
多模型
时序特征
数据库构建方法
结构化医疗数据
关系型数据库
知识图谱数据
医学影像数据
广告
横竖屏状态
卷积神经网络模型
计算机存储介质
识别方法