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申请/专利权人：国网宁夏电力有限公司宁东供电公司;国网宁夏电力有限公司
摘要：本发明提供了一种变电站二次设备电流趋势的预测模型训练方法和预测方法，涉及电力和人工智能技术领域，该训练方法包括：获取历史数据和关联历史数据；从得到的历史运行时间序列集中截取初级样本数据集；对初级样本数据集中不可观测误差与预测变量之间的关联性进行弱化；对得到的次级样本数据集分别进行连续采样和间隔采样；将得到的连续采样样本数据和间隔采样样本数据分别进行特征提取；将得到的连续采样样本特征和间隔采样样本特征进行融合；将得到的样本融合特征和相同时间段内的真实数据带入损失函数中进行模型训练，得到用于对变电站二次设备电流趋势进行预测的电流趋势预测模型。利用该模型能够提高二次设备电流发展趋势预测的准确性。
主权项：1.一种变电站二次设备电流趋势的预测模型训练方法，其特征在于，包括：获取变电站待测二次设备的历史数据和与该待测二次设备相关联的关联历史数据，得到对应所述待测二次设备的历史运行时间序列集；从所述历史运行时间序列集中截取初级样本数据集；对所述初级样本数据集中不可观测误差与预测变量之间的关联性进行弱化，得到次级样本数据集；对所述次级样本数据集分别进行连续采样和间隔采样，分别得到连续采样样本数据和间隔采样样本数据；将所述连续采样样本数据和间隔采样样本数据分别进行特征提取，分别得到大小相同的连续采样样本特征和间隔采样样本特征；将所述连续采样样本特征和所述间隔采样样本特征进行融合，得到样本融合特征；将所述样本融合特征和相同时间段内的真实数据带入损失函数中进行模型训练，得到用于对变电站二次设备电流趋势进行预测的电流趋势预测模型。
全文数据：
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百度查询： 国网宁夏电力有限公司宁东供电公司 国网宁夏电力有限公司 变电站二次设备电流趋势的预测模型训练方法和预测方法
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