摘要
一种基于Attention‑BP‑MCS接线端子接触电阻预测方法及系统,包括:采集环境数据,获取环境数据采集时刻对应的接触电阻值,清洗环境数据中的异常数据并对缺失数据进行插值处理;将环境数据分类进行归一化处理;对归一化后的环境数据基于接触电阻滞后响应特性进行加权平均,得到加权平均归一化环境特征数据;构建接线端子接触电阻预测模型,通过对时间因素处理后的加权平均归一化后的环境特征数据进行训练,得到接线端子接触电阻预测模型;实时采集环境数据,经过分类归一化处理和加权平均后,输入训练后的接线端子接触电阻预测模型得到接触电阻预测值。该方法有效提高了接线端子接触电阻预测精度,对高湿浓雾环境下电气设备安全状态的检测和评估具有重要的意义。
技术关键词
接线
接触电阻值
端子
数据分类
异常数据
数据模块
BP神经网络
注意力模型
因子
参数
鸟巢
导体材料
时序特征
预测系统
周期
矩阵
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数据传输配置
能源调度系统
管理调度系统
分布式边缘
数据传输管理
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物流
数据导入模块
成绩
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卷积模型
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激光雷达探测盲区
变分贝叶斯
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