基本信息:
- 专利标题： 一种刀闸发热缺陷预测方法
- 申请号：CN202210481065.7 申请日：2022-05-05
- 公开(公告)号：CN114819194A 公开(公告)日：2022-07-29
- 发明人： 陈晖 , 纪哲强 , 陈高汝 , 高仁栋 , 黄浩斌
- 申请人： 国网福建省电力有限公司福州供电公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国家电网有限公司
- 申请人地址： 福建省福州市台江区新港道4号; ;
- 专利权人： 国网福建省电力有限公司福州供电公司,国网福建省电力有限公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人： 国网福建省电力有限公司福州供电公司,国网福建省电力有限公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人地址： 福建省福州市台江区新港道4号; ;
- 代理机构： 福州科扬专利事务所
- 代理人： 李晓芬
- 主分类号： G06N20/10
- IPC分类号： G06N20/10
摘要：
本发明涉及一种刀闸发热缺陷预测方法，包括以下步骤：获取各刀闸的历史数据，对历史数据进行预处理，得到训练数据集；编号作为对应刀闸的索引；建立各类基于不同算法的基学习器，通过训练数据集对各基学习器进行训练，得到训练好的基学习器；获取各刀闸的待预测数据，对待预测数据进行预处理，得到待预测数据集；通过各基学习器对待预测数据集进行预测，得到分类判别值，对各基学习器得到的分类判别值分别进行概率转换，得到概率值，计算各概率值的平均值，得到预测概率值；待预测数据包括该刀闸的参数A；预测概率值表征刀闸发生发热缺陷的概率。本发明并综合各基学习器的预测结果，得到发热缺陷的发生概率，实现对刀闸发热的预测。
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G06 | 计算；推算；计数 |
| ----G06N | 基于特定计算模型的计算机系统 |
| ------G06N20/00 | 机器学习 |
| --------G06N20/10 | .使用核方法，例如支持向量机 |