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本发明公开了一种基于深度学习的石油钻机微电网故障预测方法,涉及电网预测技术领域,具体地,本发明将降水量、风速、雷击密度、气压、温度、运行时长等作为辅助信息量,并对辅助信息量有效的进行组合赋权量化,并作为预测模型的子网络输入,建立石油钻机微电网电气量(电流、电压、有功功率)的预测模型,进一步,基于多任务学习网络的诊断分类模型,以电气量预测值作为输入,通过改进的softmax分类器输出故障预测结果,本文提出的故障预测方法,可以有效地提高石油钻机微电网故障预测的精度,而提高石油钻机系统的可靠性。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113486291 B
(45)授权公告日 2023.04.07
(21)申请号 202110675591.2 (56)对比文件
(22)申请日 2021.06.18
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