[发明专利]GIS局部放电类型识别模型训练方法、识别方法及系统在审
| 申请号： | 202210820906.2 | 申请日： | 2022-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN115239971A | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 丁然;腾云;赵科;庄添鑫;李洪涛;马径坦;李玉杰;肖焓艳;刘咏飞;张照辉;徐阳;高山;陈少波;杨景刚;刘建军;孙蓉 | 申请（专利权）人： | 国网江苏省电力有限公司;国网江苏省电力有限公司电力科学研究院;国网江苏省电力有限公司双创中心;江苏省电力试验研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/764;G06V10/774;G06N20/00;G01R31/12 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 冯瑞 |
| 地址： | 210029 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种GIS局部放电类型识别模型训练方法、识别方法及系统，本发明从典型局部放电的PRPD图谱中提取统计特征向量和纹理特征向量，并将纹理特征向量进行融合降维，与统计特征向量共同构成图谱特征集，然后划分出训练样本集对SVM模型进行训练，在训练中采用HHO算法优化SVM模型参数，克服了传统局部放电类型识别模型需要大量训练数据支撑和需要各类型数据样本数量均衡的局限性。 | ||
| 搜索关键词： | gis 局部 放电 类型 识别 模型 训练 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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