[发明专利]一种基于深度学习的变压设备故障预测方法在审
| 申请号： | 201911325898.9 | 申请日： | 2019-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN111079346A | 公开（公告）日： | 2020-04-28 |
| 发明（设计）人： | 王川;朱建华;张衍奎;田新宇;谢秉旺;闫亮 | 申请（专利权）人： | 宁夏凯晨电气集团有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市一新专利商标事务所有限公司 44220 | 代理人： | 张芳 |
| 地址： | 750299 宁夏回族自*** | 国省代码： | 宁夏;64 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的变压设备故障预测方法。其特点是，包括如下步骤：(1)对得到的测试集合进行归一化处理，(2)创建神经网络的基础模型，(3)进行神经网络的模型训练，(4)模型的验证，(5)利用该神经网络模型进行变压设备的故障预测。本发明方法的有益效果是：1、具有不断学习的能力，所能提供的测试集合数据越精确，数量越大学习效果越显著。2、具有适应性，由于高低压成套设备所使用的环境不同，其故障发生的可能性也不同，这个方法可以使得高低压成套设备的预警装置在不同的环境下进行一段时间的学习后有相应的适应性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 变压 设备 故障 预测 方法 | ||
【主权项】：
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