[发明专利]一种基于卷积神经网络的配电网故障数据辨识方法在审
| 申请号： | 202111013512.8 | 申请日： | 2021-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN113705695A | 公开（公告）日： | 2021-11-26 |
| 发明（设计）人： | 邹密;赵岩;王子涵;王江林;刘三伟;唐贤伦 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 廖曦 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的配电网故障数据辨识方法，属于电力技术领域。该方法包括：S1：获取配电网暂态故障数据，并对其进行预处理；S2：利用多层1DCAE搭建故障特征提取网络，并输入预处理后的暂态故障数据训练优化故障特征提取网络，得到低维故障特征；S3：利用多层1DCNN搭建故障特征分类模型，并输入低维故障特征训练优化故障特征分类模型，完成暂态故障数据的不同类型识别。本发明具有自动特征提取能力和较好的容错能力，更适用于配电网中的海量故障数据识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 配电网 故障 数据 辨识 方法 | ||
【主权项】：
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