[发明专利]一种基于深度学习的配电网线路故障预测方法在审
| 申请号： | 201911269048.1 | 申请日： | 2019-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN110929853A | 公开（公告）日： | 2020-03-27 |
| 发明（设计）人： | 孙玉明;车晓涛;刘方;赵发平;刘凯;佘彦杰;皇甫武军;周燕;陈帆;刘卫民;刘丽丽;杨世辉;李展高;崔凯;李晨露;贾梦青;李雅琳;袁闪闪;蔡莹;陈炳杰 | 申请（专利权）人： | 国网河南省电力公司洛阳供电公司;国网河南省电力公司栾川县供电公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京淮海知识产权代理事务所(普通合伙) 32205 | 代理人： | 华德明 |
| 地址： | 471000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的配电网线路故障预测方法，包括：构造神经网络训练模型；采集配电网运行状态的历史数据，并从中得到与配电网故障成因有关的电网固有属性数据；获取与配电网运行状态的历史数据相对应的外部天气状态数据；将电网固有属性数据和外部天气状态数据进行融合，组成有利于配电网故障成因故障预测的样本数据；整合样本数据，采用长短期记忆神经网络进行建模，得到神经网络训练模型；利用神经网络训练模型进行故障的预测，得到配电网故障预测模型；分析配电网故障历史数据与当前的运行状态数据，天气状态数据，固有属性等数据，构建配电网故障预测模型。该方法能对全部线路的运行状态进行预测，能有效减少导致停电事件发生的概率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 配电网 线路 故障 预测 方法 | ||
【主权项】：
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