本發明涉及新能源電力大數據分析技術領域,具體公開了一種基于多變量長短期記憶網絡遠程檢測的安全預測方法,包括如下步驟:步驟1、采集數據;步驟2、把步驟1采集數據后得到的結果分為訓練集與預測集;步驟3、對訓練數據集進行長短期記憶網絡學習,得出數據模型,對預測集進行預測驗證;步驟4、輸出結果;本發明對設備收集的數據進行訓練、學習得出較為精準的權重,之后根據通過錄入信息乘以相應的權重對SF6氣體泄露進行預測;可以保證預測結果數據對經驗數據是有參考的,可靠性相對較高;結合當地氣象臺預報的天氣情況或者場地微氣象數據等,模型可以提前預測一段時間內的壓力值,方便預知變化趨勢,在運檢工作中做到防患于未然。
聲明:
“基于多變量長短期記憶網絡遠程檢測的安全預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)