[发明专利]一种基于卷积神经网的配网录波文件波形识别方法在审
| 申请号： | 202111196142.6 | 申请日： | 2021-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN113935413A | 公开（公告）日： | 2022-01-14 |
| 发明（设计）人： | 林恺丰;范晓东;李佶;杨昶宇;林振;王培波;朱泽厅;卢鸣凯;吴昊;郑庆;姚越;赵康同;周舒婷;胡李栋;金超;沈然;吴慧 | 申请（专利权）人： | 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 杭州华鼎知识产权代理事务所(普通合伙) 33217 | 代理人： | 王旭峰 |
| 地址： | 321017 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网的配网录波文件波形识别方法，用以解决无法从海量配网录波文件中精确识别出故障类波形的技术问题；其步骤为：首先，获取配网中的故障录波波形文件，并对故障录波波形文件进行预处理，得到数据集，其中，数据集包括训练集和测试集；其次，构建一维卷积神经网络；然后，对训练集中的录波故障波形进行分类标注后输入一维卷积神经网络中进行训练，得到训练好的卷积神经网络模型；最后，将待检测的录波波形输入卷积神经网络模型中，输出录波的分类结果。本发明将传统机器学习应用到配网录波文件识别中，采用一维卷积神经网络算法，自动从海量配网录波文件中，识别出故障类波形文件，以便对故障点进行评价与定位。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经 配网录波 文件 波形 识别 方法 | ||
【主权项】：
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