G - Physics – 05 – B
Patent
G - Physics
05
B
G05B 13/04 (2006.01) G06F 17/50 (2006.01) G06N 3/02 (2006.01)
Patent
CA 2701997
A system for utilizing a neural network to make real-time predictions about the reliability and performance of a monitored system are disclosed The system includes a data acquisition component, a power analytics server and a client terminal The data acquisition component acquires real-time data output from the electrical system The power analytics server is comprised of a virtual system modeling engine, an analytics engine, an adaptive prediction engine The virtual system modeling engine gener-ates predicted data output for the electrical system The analytics engine monitors real-time data output and predicted data output of the electrical system The adaptive prediction engine can be configured to forecast an aspect of the monitored system using a neural network algorithm The adaptive prediction engine is further configured to process the real-time data output and optimize the neural network algorithm by minimizing a measure of error between real- time data output and an estimated data output.
L'invention porte sur un système pour utiliser un réseau neuronal pour effectuer les prédictions en temps réel concernant la santé, la fiabilité et la performance d'un système surveillé. Le système comprend un composant d'acquisition de données, un serveur analytique de puissance et un terminal client. Le composant d'acquisition de données acquiert des données en temps réel émises à partir du système électrique. Le serveur analytique de puissance est composé d'un moteur de modélisation de système virtuel, d'un moteur d'analytique et d'un moteur de prédiction adaptatif. Le moteur de modélisation de système virtuel génère des données prédites émises pour le système électrique. Le moteur d'analytique surveille des données en temps réel émises et des données prédites émises par le système électrique. Le moteur de prédiction adaptatif peut être configuré pour prévoir un aspect du système surveillé à l'aide d'un algorithme de réseau neuronal. Le moteur de prédiction adaptatif est en outre configuré pour traiter les données en temps réel émises et optimiser automatiquement l'algorithme de réseau neuronal par minimisation d'une mesure d'erreur entre les données en tant réel émises et des données estimées émises prédites par l'algorithme de réseau neuronal.
Nasle Adib
Nasle Ali
Baker & Mckenzie Llp
Edsa Micro Corporation
LandOfFree
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