[发明专利]一种基于深度学习的电力设备识别方法及其装置有效
| 申请号： | 202110850623.8 | 申请日： | 2021-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN113627289B | 公开（公告）日： | 2023-06-16 |
| 发明（设计）人： | 廖邓彬;潘俊冰;孟椿智;李沁蔓;陈柏龄 | 申请（专利权）人： | 广西电网有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F18/24 | 分类号： | G06F18/24;G06N3/04;G06F18/213;G06F18/10 |
| 代理公司： | 广州市专注鱼专利代理有限公司 44456 | 代理人： | 杨瑾 |
| 地址： | 530000 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了一种基于深度学习的电力设备识别方法及其装置，其中方法包括：采集用电设备的电压数据和电流数据；将所述电压数据和所述电流数据进行滤波处理获取目标电压数据和目标电流数据；利用二值化映射算法将所述目标电压数据和所述目标电流数据处理获取二值化电压‑电流轨迹图像；将所述二值化电压‑电流轨迹图像输入预设神经网络获取所述用电设备的用电信息。由于获取二值化电压‑电流轨迹图像相较于提取电流谐波、电流波形和负荷有功无功功率平面信息特征难度小，且特征较明显，所以通过将二值化电压‑电流轨迹图像输入预设神经网络获取到的用电设备用电信息误差较小。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 电力设备 识别 方法 及其 装置 | ||
【主权项】：
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