[发明专利]一种基于深度神经网络的配电网故障精确定位方法在审
| 申请号： | 202110403861.4 | 申请日： | 2021-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN112924817A | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 杨帆;方健;覃煜;代晓丰;陈创升;杨炎龙;张伟明 | 申请（专利权）人： | 广东电网有限责任公司广州供电局 |
| 主分类号： | G01R31/08 | 分类号： | G01R31/08 |
| 代理公司： | 南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32272 | 代理人： | 王晓东 |
| 地址： | 510620 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的配电网故障精确定位方法，包括：采集配电网实时运行状态数据以及历史故障数据信息；利用朴素贝叶斯算法对所述实时运行状态数据进行预处理，得到配电网异常数据信息；根据深度神经网络构建配电网故障区域定位模型，并利用历史故障数据信息对所述模型进行训练；基于训练后的故障区域定位模型，输入所述异常数据信息，得到配电网故障位置，完成配电网故障的精确定位。本发明能保证配电网故障的定位精度，节省人力物力，提高供电安全性、可靠性及经济性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 配电网 故障 精确 定位 方法 | ||
【主权项】：
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