近日,国网四川省电力公司电力科学研究院申请了一项名为“基于极限学习机的直流电源健康状态预测模型优化方法”的专利,公开号为CN119338065A。该专利于2024年10月申请,主要针对电源智能管理技术领域进行创新,显示了在电力系统中通过先进算法提升电源健康状况监测的重要性。
根据专利摘要,此项发明基于极限学习机(ELM)模型进行了重要改进。极限学习机是一种高效的人工智能算法,因其训练速度快、易于实现而广泛应用于机器学习中。此次研究院的创新之处在于采用了多层ELM自编码器(ELM-AE),实现了对输入数据的逐层贪婪无监督学习。这种方法能够有效提取原始数据集中的高级特征,为后续的监督学习阶段打下坚实的基础。
此外,该专利中的优化方法引入了混合核函数作为回归层,能够更好地处理复杂非线性问题。这一创新显著增强了模型对不同电池工作条件下的适应性,提升了模型的泛化能力和预测精度。这意味着在实际应用中,可以更精准地预测电源的健康状态,从而提高电力系统的可靠性和安全性。
在算法优化方面,研究院采用了改进的黑翅鸢算法(BA),通过该算法对模型参数进行优化,提升了收敛速度和预测精度。这一系列创新技术的应用不仅提高了预测模型的效率,也为电力行业的智能化发展注入了新的动力。
国网四川省电力公司电力科学研究院成立于2016年,位于成都市,致力于电力和热力生产及供应。其在行业内的影响力不断扩大,参与的招投标项目多达180次,提交的专利申请达到2298条,显示了其技术研发与创新能力的持续增强。通过对电力系统健康状态的持续监测和预测,该研究院致力于提升电力供应的安全性与稳定性,为智能电网的构建提供有力支撑。
随着人工智能技术的不断进步,极限学习机作为一种高效的机器学习工具,被越来越多地应用于实际的工业和商业场景中。特别是在电力领域,通过智能算法对设备健康状态的评估与管理,能显著降低故障率,提高供电的可靠性。这一案例不仅展示了先进AI算法在特定行业中的应用潜力,更为未来的技术发展提供了启示。
在市场需求日益增长的背景下,电力行业面临着数字化转型的挑战和机遇。国网四川电力研究院通过此次专利的申请,展现了其在电力科学研究方面的领先地位。未来,随着更多AI技术与电力行业的结合,智能电网的发展将迈向新的台阶,助力可持续能源管理。
综上所述,此次国网四川省电力公司电力科学研究院的专利申请,不仅是对极限学习机技术的创新实践,也是推动电力行业智能化、数字化进程的重要一步。伴随技术的不断演进,期待未来能有更多类似的突破,为电力系统的健康稳定提供有力保障。
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