[发明专利]一种基于复杂不变性与深度神经网络的同调机群辨识方法有效
| 申请号： | 202011506029.9 | 申请日： | 2020-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN112531706B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 陈厚合;刘丰瑞;王长江;姜涛;李雪;李国庆;李斌;范维;段方维 | 申请（专利权）人： | 东北电力大学;国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;H02J3/00;G06F18/2321;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/084 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 132012 *** | 国省代码： | 吉林;22 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于复杂不变性与深度神经网络的同调机群辨识方法，所述方法包括：将样本映射到n维空间，基于构建的自编码器深度神经网络进行广域相量量测数据特征的挖掘；根据广域相量量测数据特征计算机组时序数据间的复杂度不变性距离；基于复杂度不变性距离在n维空间中确定样本间的相似度，根据相似度结果对机组样本进行聚类。本发明有效解决了相关系数存在的某些发电机与其他机群中的发电机具有极大的相关系数而又同时与机群内的其他发电机具有极小的相关系数的问题；本发明构造的多层深度神经网络挖掘的数据特征数远远多于其他方法，避免了数据的关键特征缺失。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 复杂 不变性 深度 神经网络 同调 机群 辨识 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于东北电力大学;国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司，未经东北电力大学;国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202011506029.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
