[发明专利]基于多源信息融合和深度学习网络的GIS故障检测系统及方法有效
| 申请号： | 201611042081.7 | 申请日： | 2016-11-11 |
| 公开（公告）号： | CN106597231B | 公开（公告）日： | 2018-12-28 |
| 发明（设计）人： | 李双宏;朱琳;许振华;杨煜普 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G01R31/12 | 分类号： | G01R31/12;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人： | 王毓理;王锡麟 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于多源信息融合和深度学习网络的GIS故障检测系统及方法，包括：多源信息采集与调理模块、深度学习模块以及信息融合与故障推理模块，其中：多源信息采集与调理模块分别采用局部放电时间解析方法、局部放电相位解析方法和超高频法对GIS系统进行故障状态监测，将得到的电流、电压和电磁信息中分别提取出对应的特征向量并输出至深度学习模块；深度学习模块基于离线学习优化得到的深度学习网络对三种特征向量进行在线模式识别得到对应的识别结论并输出至信息融合与故障推理模块，信息融合与故障推理模块将三种识别结论融合处理得到故障特征矩阵后通过CLIPS推理机得到故障结论。利用本发明可以快速、高效、准确的诊断出GIS系统的故障信息。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 信息 融合 深度 学习 网络 gis 故障 检测 系统 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多源信息融合和深度学习网络的GIS故障检测系统，其特征在于，包括：多源信息采集与调理模块、深度学习模块以及信息融合与故障推理模块，其中：多源信息采集与调理模块分别采用局部放电时间解析方法、局部放电相位解析方法和超高频法对GIS系统进行故障状态监测，将得到的电流、电压和电磁信息中分别提取出对应的特征向量并输出至深度学习模块；深度学习模块基于离线学习优化得到的深度学习网络对三种特征向量进行在线模式识别得到对应的识别结论并输出至信息融合与故障推理模块，信息融合与故障推理模块将三种识别结论融合处理得到故障特征矩阵后通过CLIPS推理机得到故障结论；所述的CLIPS推理机包括：故障知识库、推理规则库以及推理机，其中：推理规则库包括：GIS系统发生故障的概率、发生故障会引起的后果、处理故障的措施。
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