[发明专利]基于卷积神经网络的识别高压开关柜热故障状态的方法有效
| 申请号： | 201911310519.9 | 申请日： | 2019-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN111191693B | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 苏毅;芦宇峰;李路;夏小飞;谢植飚;黄辉敏;王佳琳;黄金剑;梁元清 | 申请（专利权）人： | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南宁东智知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 45117 | 代理人： | 巢雄辉;裴康明 |
| 地址： | 530023 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的识别高压开关柜热故障状态的方法，高压开关柜安全运行技术领域，通过连续采集高压开关柜柜体温度原始数据等，以卷积神经网络为核心学习算法，形成由柜体表面温度数据、开关柜运行数据和环境数据到热故障类型分类的映射，多种原始数据经过时间分段处理形成特征参数数据集作为卷积神经网络输入层，卷积神经网络经过反向传播优化和样本数据集训练，形成作为分类器来识别高压开关柜热故障状态，实现对开关柜故障状态和正常状态的识别。从而解决了现有通过非接触测温法对高压开关柜柜体进行红外测温不能够直接指示出柜内发热部件和发热类型等热故障状态的缺点，实现以高压开关柜柜体温度识别热故障状态。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 识别 高压 开关柜 故障 状态 方法 | ||
【主权项】：
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