[发明专利]一种基于改进广义回归神经网络的GIS局放模式识别方法在审
| 申请号： | 202110241080.X | 申请日： | 2021-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN112949497A | 公开（公告）日： | 2021-06-11 |
| 发明（设计）人： | 蒲彩霞;林钰;杨威;李佳杰;李茜;张安安 | 申请（专利权）人： | 西南石油大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01R31/12 |
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| 地址： | 610500 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进广义回归神经网络的GIS局放模式识别方法，可以同时监测GIS的多个气室，通过对所监测的气室进行编号，采集气室内的局部放电信息，通过滤波、降噪等数据预处理之后，能够提高数据的可靠性，将处理后的有效信息传入到主机进行存储和处理；根据得到的有效局放信息绘制PRPD和PEPS图谱，通过图谱信息提取特征量，采用主成分分析法提取关键特征量，可以提高模式识别的高效性；采用基于K‑Means聚类算法以及模拟退火算法改进的广义回归神经网络模型作为模式识别的分类器，能够提高模式识别的正确率，从而预防GIS绝缘事故的发生，保证了GIS的安全运行。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 广义 回归 神经网络 gis 模式识别 方法 | ||
【主权项】：
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