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SCI论文学习|一种基于联邦学习的边云协同机器剩余使用寿命预测的方法

本期给大家推荐郭亮教授的一种基于联邦学习的边云协同机器剩余使用寿命预测的方法。针对实际工业应用中智能方法预测剩余使用寿命(Remaining Useful Life)时出现的边缘客户端计算能力较弱、数据量有限以及所有边缘客户端数据不共享的问题,提出了一种基于联邦学习的RUL预测方法——FedRUL。该方法利用多个边缘客户端和一个云服务器在不共享数据的情况下训练全局编码器和剩余寿命预测器。首先,将所有的局部训练数据集馈送到相应的客户端,用于训练自己的卷积自编码器(Convolutional Autoen-coder)。然后,将所有客户端的编码器上传到服务器对编码器进行聚合。最后,服务器将全局编码器和RUL预测器分发给所有客户端,以实现相应的剩余寿命预测任务。通过铣刀数据集和轴承数据集验证了该方法的有效性。

  • 2024-12-19
  • 阅读442

自动驾驶算法——理解强化学习(三)

MC 方法很简单;你只是直接从经验情节中学习。它之所以无模型,是因为没有任何关于 MDP 转换/奖励的知识。它使用简单的“价值 = 平均回报”这一想法从完整的情节中学习。警告:只能将 MC 应用于情节 MDP,并且所有情节都必须终止。

  • 2024-12-19
  • 阅读316

FTA故障树列表

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  • 2025-06-17
  • 阅读720

杨建高工:基于WT-CNN-BiLSTM模型的日前光伏功率预测

光伏功率的准确预测对于电网的安全稳定和经济运行具有重大意义。为此,提出了一种日前光伏功率预测方法,利用小波变换(wavelet transform,WT)将数值天气预报数据(numerical weather prediction,NWP)和光伏功率数据分解为具有时间信息的频率数据,消除数据信息中随机性和波动性对预测精度的影响,利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型深度挖掘输入数据的季节性特征和空间关联特性,利用双向长短期记忆网络(bi-directional long-short term memory,BiLSTM)模型获取输入数据序列的时间相关性,构建基于WT-CNN-BiLSTM的日前光伏功率预测模型。以某一光伏电站为计算对象,在不同季节和气候条件下对比分析WT-CNN-BiLSTM模型、CNN-BiLSTM模型、LSTM(long-short term memory)模型、GRU(gated recurrent unit)模型以及PSO-BP(particle swarm optimization-back propagation)模型的预测结果,计算结果表明WT-CNN-BiLSTM模型的预测精度高于其他模型的预测精度。

  • 2024-10-09
  • 阅读1103

秦红霞总工程师:构网型技术研究与应用

北京四方继保自动化股份有限公司秦红霞副总裁兼总工程师作了题为“构网型技术研究与应用”的报告。征得秦总同意,特与您分享。

  • 2024-10-12
  • 阅读462

裘愉涛教高:继电保护面临的挑战与展望

浙江省电力有限公司国网首席专家裘愉涛教高作了题为“继电保护面临的挑战与展望”的报告。征得裘专家同意,特与您分享。

  • 2024-10-12
  • 阅读300

刘健博士:考虑不确定性的配电网静态安全分析

陕西电力科学研究院副院长刘健博士作了题为“考虑不确定性的配电网静态安全分析”的报告。征得刘博士同意,特与您分享。

  • 2024-10-12
  • 阅读250

1、CCUS基础知识-67页

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  • 2024-10-12
  • 阅读293
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  • 67页
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