[發(fā)明專(zhuān)利]一種GIS氣體狀態(tài)預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210055049.1
• 申請(qǐng)日: 2022-01-18
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN114492974A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-05-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王劭鶴;陳孝信;王紹安;李晨;胡俊華;錢(qián)平;徐華;金涌濤;侯慧娟;宋輝;盛戈暤
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 國(guó)網(wǎng)浙江省電力有限公司電力科學(xué)研究院;上海交通大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06Q10/04
• 分類(lèi)號(hào): G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06F30/27;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 浙江翔隆專(zhuān)利事務(wù)所(普通合伙) 33206
• 代理人: 張建青

1.一種GIS氣體狀態(tài)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括：

步驟1，數(shù)據(jù)預(yù)處理，所述的數(shù)據(jù)為GIS氣體密度、壓力及溫度數(shù)據(jù)；

步驟2，建立以GRU為基本單元的Seq2Seq時(shí)序預(yù)測(cè)模型；

步驟3，Seq2Seq時(shí)序預(yù)測(cè)模型采用注意力機(jī)制按公式(3)自動(dòng)提取輸入時(shí)間序列關(guān)鍵時(shí)間點(diǎn)并分配相應(yīng)權(quán)重{e_ij}，按公式(4)和(5)計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻對(duì)應(yīng)編碼器輸出的特征向量c_i；

e_ij＝V_a^Ttanh(W_as_i-1+U_ah_j) (3)

式中，h_j為編碼器第j時(shí)刻的輸出狀態(tài)；V_a^T、W_a與U_a分別為計(jì)算注意力權(quán)重時(shí)全連接層對(duì)應(yīng)權(quán)重，將在BP反傳過(guò)程中更新數(shù)值；Tx為時(shí)間序列長(zhǎng)度；s_i-1為上一時(shí)刻的最頂層隱層狀態(tài)輸出；

步驟4，在訓(xùn)練階段采用線性衰減Scheduled Sampling算法，即在訓(xùn)練早期主要使用真實(shí)標(biāo)簽作為編碼器輸入，以引導(dǎo)Seq2Seq時(shí)序預(yù)測(cè)模型快速過(guò)渡到合理狀態(tài)；在訓(xùn)練后期，則更多地使用前一步編碼器輸出作為下一步的輸入，以解決數(shù)據(jù)分布不一致的問(wèn)題，對(duì)Seq2Seq時(shí)序預(yù)測(cè)模型進(jìn)行微調(diào)直至收斂；在測(cè)試階段則采用Teacher Forcing算法，即完全使用前一步編碼器輸出作為下一步輸入；

步驟5，訓(xùn)練過(guò)程中損失函數(shù)取L1 Loss，經(jīng)過(guò)1000次迭代后所得Seq2Seq時(shí)序預(yù)測(cè)模型對(duì)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)GIS氣體狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種GIS氣體狀態(tài)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，步驟1中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的具體內(nèi)容如下：

將GIS氣體密度、壓力及溫度的特征參量數(shù)據(jù)按公式(1)進(jìn)行歸一化處理，

式中，表示第j個(gè)數(shù)據(jù)樣本，表示第j個(gè)數(shù)據(jù)樣本的最小值，表示第j個(gè)數(shù)據(jù)樣本的最大值；

將數(shù)據(jù)映射到[0,1]之間，再以滑動(dòng)窗口的形式構(gòu)建數(shù)據(jù)集樣本。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種GIS氣體狀態(tài)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，步驟1中，以滑動(dòng)窗口的形式構(gòu)建數(shù)據(jù)集樣本的具體過(guò)程如下：

在長(zhǎng)度為T(mén)x的時(shí)間序列上，以L作為窗口寬度，1為滑動(dòng)步長(zhǎng)，共可構(gòu)建Tx-L+1組數(shù)據(jù)樣本，設(shè)Lx為編碼器時(shí)間步長(zhǎng)，Ly為解碼器時(shí)間步長(zhǎng)，則取L＝Lx+Ly；

由此，時(shí)間序列轉(zhuǎn)為如式(2)所示的行數(shù)為T(mén)x-L+1、列數(shù)為L(zhǎng)的矩陣，

其中，前Lx列作為Seq2Seq時(shí)序預(yù)測(cè)模型輸入數(shù)據(jù)，后Ly列中預(yù)測(cè)特征參量序號(hào)所對(duì)應(yīng)的矩陣則為輸入數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的真實(shí)標(biāo)簽，矩陣的維度為[Tx-L+1,L]。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種GIS氣體狀態(tài)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述的Seq2Seq時(shí)序預(yù)測(cè)模型中，編碼器采用雙層BI-GRU單元對(duì)原始輸入時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼；由于預(yù)測(cè)結(jié)果具有順次生成的性質(zhì)，解碼器采用單向單層GRU單元輸出GIS氣體狀態(tài)的預(yù)測(cè)結(jié)果。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種GIS氣體狀態(tài)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，步驟4中，線性衰減Scheduled Sampling算法公式如下：

ε_i＝max(ε₀,k₁-ci) (6)

其中，ε₀取0.1，k₁和c分別取1和0.0015。