[发明专利]基于特征信息抽取的MLP电网故障原因诊断方法在审
| 申请号： | 201710924576.0 | 申请日： | 2017-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN107766879A | 公开（公告）日： | 2018-03-06 |
| 发明（设计）人： | 丁晓兵;闫振义;周红阳;赵娜;余江;王申强;张弛;蔡小军;黄佳胤;于永旭;徐鹏;彭业 | 申请（专利权）人： | 中国南方电网有限责任公司;北京四方继保自动化股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G01R31/08 |
| 代理公司： | 北京金阙华进专利事务所(普通合伙)11224 | 代理人： | 吴鸿维 |
| 地址： | 510623 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征抽取的MLP电网故障原因诊断方法，应用于电力系统。所述方法是从不同一、二次电力应用系统中，按照电网故障原因提取有效特征量并归类、编码，构造故障数据样本，并使用故障信息标本数据对MLP算法进行训练，当故障发生后对故障时刻的特征量按照相同步骤处理形成故障数据和编码，作为MLP算法输入进行概率计算，输出最大概率值的节点所对应的故障原因作为本次故障的原因。同时，诊断结果可作为故障数据样本对MLP算法模型进行自动调优。本发明能够快速定位、分析电网故障原因，为快速隔离切除故障源提供有力支撑，保证电网可靠稳定运行。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 信息 抽取 mlp 电网 故障 原因 诊断 方法 | ||
【主权项】：
一种基于特征抽取的MLP电网故障原因诊断方法，其特征在于：所述方法是从电力应用系统中，按照电网故障原因提取有效特征量并归类、编码，构造故障数据样本，并使用故障信息标本数据对MLP算法进行训练，当故障发生后对故障时刻的特征量按照相同步骤处理形成故障数据和编码作为MLP算法输入进行概率计算，输出最大概率值的节点所对应的故障原因作为本次故障的原因。
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