[发明专利]一种基于深度学习网络的励磁系统故障监测方法在审
| 申请号： | 202010228034.1 | 申请日： | 2020-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN111459697A | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 马宏忠;钱昆;王婧佳;张海强;司宇;彭晓晗;沈梦洁 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06F11/07 | 分类号： | G06F11/07;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 张赏 |
| 地址： | 210024 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习网络的励磁系统故障监测方法，包括通过对励磁系统运行过程中的有功、无功功率，励磁电压、电流历史数据进行采集，经标准化处理后构成卷积神经网络训练集和测试集，将训练集数据输入搭建的卷积神经网络，通过随机梯度下降法计算网络的损失函数最小值，更新网络的权重，再通过测试集对卷积神经网络进行测试，直到达到要求的准确率，最终得到基于深度学习网络的励磁系统故障监测网络在线监测发电厂励磁系统是否安稳运行。本发明根据励磁系统运行过程中的多源历史数据，搭建深度学习卷积神经网络对发电厂励磁系统进行监测，方法简单，结果准确可靠，为发电厂励磁系统运行维护、在线监测提供了数据支持与理论依据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 网络 系统故障 监测 方法 | ||
【主权项】：
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