[发明专利]一种基于深度神经网络的智能电能表失效率预测方法在审
| 申请号： | 202011392905.X | 申请日： | 2020-12-03 |
| 公开（公告）号： | CN112667957A | 公开（公告）日： | 2021-04-16 |
| 发明（设计）人： | 张卫欣;刘佳林;刘卿;李蓓;王玥;王季孟;陈晓芳;赵茜茹;李祯祥;吉杨;王崇;丁欣;张永强 | 申请（专利权）人： | 国网天津市电力公司营销服务中心;国网天津市电力公司电力科学研究院;国网天津市电力公司;国家电网有限公司;国网冀北电力有限公司智能配电网中心 |
| 主分类号： | G06F17/11 | 分类号： | G06F17/11;G06N3/04;G01R35/04 |
| 代理公司： | 天津盛理知识产权代理有限公司 12209 | 代理人： | 王来佳 |
| 地址： | 300202 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度神经网络的智能电能表失效率预测方法，包括如下步骤：步骤一：选取元器件可靠性预计手册；步骤二：计算得到元器件的工作失效率；步骤三：求取各元器件的工作失效率之和，继而得到各模块工作失效率；步骤四：由智能电能表应用现场的故障数据，结合公式计算得出电表的现场失效率；步骤五：通过求取的各模块工作失效率与电表现场失效率建立深度神经网络模型，并预测尚未故障的智能电能表失效率。本发明能够提高智能电能表的故障分析能力，实现智能电能表失效率的准确预测，分析得出提高电能表可靠性的相应措施，从而进一步提升智能电能表的整机质量，延长使用寿命。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 智能 电能表 失效 预测 方法 | ||
【主权项】：
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