基于机器学习的输电网络异常监测方法及系统

    公开(公告)号:CN118646152A

    公开(公告)日:2024-09-13

    申请号:CN202410706688.9

    申请日:2024-06-03

    Abstract: 本发明公开了基于机器学习的输电网络异常监测方法及系统,包括根据输电网络中的不同电压波形畸变时输电线路与变电站电抗,采集并集成输电网络中的提前布设安全电压额定功率与峰值功率的安全阈值,得到基准输电网络电压额定功率与峰值功率单位时间可视化图表;将所述基准输电网络电压额定功率与峰值功率单位时间可视化图表作为基准对比数据,利用提前布设的机器学习算法对接收到的变压区间电压额定功率与峰值功率进行输电网络输电线路与变电站电抗变化监控,并针对所述跳变电压额定功率与峰值功率发出输电网络异常警告;本发明同时还提出的采用不同的模型与算法,对输电网络数据进行智能处理,提升了输电网络安全性。

    一种基于红外光谱的中药材鉴别装置

    公开(公告)号:CN220104834U

    公开(公告)日:2023-11-28

    申请号:CN202321080237.6

    申请日:2023-05-08

    Abstract: 本实用新型提供了一种基于红外光谱的中药材鉴别装置,包括有红外光谱模块,红外光谱模块包括有水平红外光谱发生器和垂直红外光谱发生器,水平红外光谱发生器的正对面安装设置有水平红外光谱接收器,垂直红外光谱发生器的正对面安装设置有垂直红外光谱接收器;本实用新型通过将样品池进行步进旋转而通过双通道红外光谱实现中草药的步进旋转红外光谱鉴别,通过红外光谱实现中草药种类和产地的多种有效鉴别,通过步进旋转红外光谱实现中草药成分的多角度多方位全面覆盖式扫描鉴别,进而提高整个中草药种类和产地的有效鉴别,大大提高了鉴别效果和鉴别准确度,通过双通道红外光谱鉴别,实现双通道红外光谱波长双重修正,显著提升鉴别效果。

    一种分布式训练服务器集群模型训练装置

    公开(公告)号:CN222482749U

    公开(公告)日:2025-02-14

    申请号:CN202421258693.X

    申请日:2024-06-04

    Inventor: 郑海鹏 高海宾

    Abstract: 本实用新型涉及人工智能领域,尤其涉及一种分布式训练服务器集群模型训练装置。本实用新型提供一种能够通过搭建分布式的服务器集群,使多台服务器进行高校的协同计算,提高深度学习的数据训练效率的分布式训练服务器集群模型训练装置。一种分布式训练服务器集群模型训练装置,包括有底座、连接架和风扇等,底座上侧连接有多个连接架,连接架下部均转动式连接有左右两个风扇。本实用新型通过服务器连接至交互器上,再将不同连接架上的交互器通过第一连线进行互连,使交互器将计算任务分配至服务器中进行并行的分布式计算,达到了能够通过搭建分布式的服务器集群,使多台服务器进行高校的协同计算,提高深度学习的数据训练效率的效果。

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