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摘要：本发明提供基于深度学习自适应的水电站流量跳变报警阈值预测方法及系统，涉及水电站运行监控与预警领域，解决了传统流量监测报警系统中固定阈值所带来的准确性不足和适应性差的问题；方法包括：获取流体监测数据与环境监测数据，预处理后得到数据集；构建循环神经网络RNN并进行训练，得到适应流体环境变化进行流量预测的深度学习模型；将深度学习模型部署于流量监测环境中，采集实际的流量监测值，得到预设时间后的流量预测值；基于流量预测值的时刻，采集该时刻对应的流量监测值，计算该流量监测值与流量预测值之间的误差，作为流量跳变报警阈值的调整依据；本发明能够灵活应对各种流体环境的变化，有效减少误报和漏报的发生。
主权项：1.一种基于深度学习自适应的水电站流量跳变报警阈值预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、获取水电站的流体监测数据与环境监测数据并进行数据预处理，得到用于模型训练的数据集；S2、构建循环神经网络RNN，使用数据集对循环神经网络RNN进行训练，训练完成后得到适应流体环境变化进行流量预测的深度学习模型；S3、将深度学习模型部署于水电站流量监测环境中，同时采集水电站实际的流量监测值，输入至深度学习模型中，得到预设时间后的流量预测值；S4、基于流量预测值的时刻，采集该时刻到来时对应的流量监测值，计算该流量监测值与对应的流量预测值之间的误差，将误差作为流量跳变报警阈值的调整依据，完成流量跳变报警阈值的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 三峡金沙江川云水电开发有限公司 基于深度学习自适应的水电站流量跳变报警阈值预测方法及系统
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