[发明专利]一种基于深度学习算法的接地选线装置及方法在审
| 申请号： | 201910643661.9 | 申请日： | 2019-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN112240965A | 公开（公告）日： | 2021-01-19 |
| 发明（设计）人： | 石勇;陈俊;侯炜;王栎涛;李宇琦;倪群辉 | 申请（专利权）人： | 南京南瑞继保工程技术有限公司;南京南瑞继保电气有限公司 |
| 主分类号： | G01R31/08 | 分类号： | G01R31/08;G06K9/00 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 葛潇敏 |
| 地址： | 211102 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习算法的接地选线装置，包括采样模块、启动模块和选线模块。本发明还公开一种基于深度学习算法的接地选线方法，步骤是：获取接地瞬间故障的一段暂态波形，将零序电压和零序电流波形在同一个图像中显示，将数据和标签文件做好标记，作为输入数据，经过卷积池化和回归计算后，再通过反向传播算法将模型参数优化到最佳数值，做出分类结果；将训练好的模型导入到接地选线装置中，根据零序电压判断发生接地故障后，对波形图像进行处理，处理后的波形图像送入训练后的深度卷积神经网络进行识别，结果为“0”为非故障线路，结果为“1”代表故障线路。此种技术方案可解决目前小电流接地系统单相接地时选线准确率低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 算法 接地 线装 方法 | ||
【主权项】：
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