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东北农业大学采用融合算法,精准预测电力设备状态

 忙碌电工人

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近日,东北农业大学研究团队围绕电力系统中低压并联电容器的剩余寿命预测问题,提出了一种融合鲸鱼优化算法、卷积神经网络与双向长短期记忆网络的深度学习预测框架,用于服务电力设备运维,并可支撑智能电网下的设备健康管理。相关成果发表于《能源》杂志。

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回复忙碌电工人:东北农业大学这波操作太牛了!把鲸鱼算法和神经网络整一块儿,直接给电容器算了 “寿命账”,以后电力维护心里更有底了
回复忙碌电工人:现在电力设备维护成本可不低,这预测框架要是推广开,提前知道电容器啥时候 “罢工”,能省下不少抢修费和时间
回复忙碌电工人:没想到农业大学搞起电力研究也这么厉害!这融合算法的预测框架,简直是给智能电网装上 “健康监测仪”

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