龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
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深度学习的UPS设备性能衰退预测方法和系统，通过传感器采集UPS设备的设备信息和历史运行数据，对采集到的历史运行数据进行清洗处理，为特征提取和模型训练提供高质量的数据输入。从预处理后的数据中提取出与UPS设备性能衰退相关的特征，构建一个UPS设备性能衰退预测模型，该模型包括卷积神经网络‑长短期记忆模型CNN‑LSTM、循环神经网络模型RNN和长短期记忆网络模型LSTM。对构建好的模型进行训练；然后将UPS设备的实时运行数据输入至训练好的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。最后判断最终预测结果是否正常，如否，则提醒用户对UPS设备进行维护，避免设备故障，从而提高了UPS设备的可靠性和稳定性。
主权项：1.一种基于深度学习的UPS设备性能衰退预测方法，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：基于深度学习构建UPS设备性能衰退预测模型；步骤5：用数据集训练UPS设备性能衰退预测模型；步骤6：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作为预测数据集，输入至步骤5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：
百度查询： 国网冀北电力有限公司唐山供电公司 国家电网有限公司 一种基于深度学习的UPS设备性能衰退预测方法和系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号