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申请/专利权人：国网冀北电力有限公司唐山供电公司;国家电网有限公司
摘要：本发明提供了一种基于决策树的UPS衰退性能预测方法及系统，包括采集待预测不间断电源UPS设备的设备信息和历史运行数据；对所采集的设备信息和历史运行数据进行预处理；提取UPS设备性能衰退相关特征作为数据集；基于卷积神经网络‑长短期记忆模型、循环神经网络模型和梯度提升决策树算法模型构建UPS设备性能衰退预测模型，并用数据集训练UPS设备性能衰退预测模型；训练好的UPS设备性能衰退预测模型可用于实时预测，首先采集待预测UPS设备的设备信息和实时运行数据，然后进行预处理，并提取UPS设备性能衰退相关特征输入至训练好的UPS设备性能衰退预测模型，实时预测UPS设备的性能衰退程度。
主权项：1.一种基于决策树的UPS衰退性能预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：采集待预测不间断电源UPS设备的设备信息和历史运行数据；步骤2：对所采集的设备信息和历史运行数据进行预处理；步骤3：提取UPS设备性能衰退相关特征作为数据集；步骤4：基于卷积神经网络-长短期记忆模型、循环神经网络模型和梯度提升决策树算法模型构建UPS设备性能衰退预测模型，并用数据集训练UPS设备性能衰退预测模型；步骤5：采集待预测UPS设备的设备信息和实时运行数据，根据步骤2-3对数据进行预处理，并提取UPS设备性能衰退相关特征输入至步骤4训练好的UPS设备性能衰退预测模型，实时预测UPS设备的性能衰退程度。
全文数据：
权利要求：
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