[发明专利]基于深度神经网络的变压器局部放电类型识别方法在审
| 申请号： | 202110453216.3 | 申请日： | 2021-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN113065522A | 公开（公告）日： | 2021-07-02 |
| 发明（设计）人： | 池明赫;夏若淳;关毅;刘骥;陈庆国 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01R31/12 |
| 代理公司： | 阜阳市安邦专利代理事务所(普通合伙) 34185 | 代理人： | 刘煜 |
| 地址： | 150036 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明涉及变压器放电识别技术领域，尤其涉及基于深度神经网络的变压器局部放电类型识别方法，包括以下步骤，S1：获取不同故障类型对应的变压器局部放电信号数据，根据每种故障类型对应的局部放电图谱确定样本对应的变压器故障类型标签；S2：将每组测量的局部放电图谱数据对应的统计算子数据以及对应标签输入基于深度神经网络的变压器局部放电类型识别网络，通过监督学习，训练得到变压器局部放电类型识别模型。本发明运用了三阶神经元，三阶神经元对于非线性函数的模拟增强，对于任意函数能更精确的模拟。基于三阶神经元的深度神经网络能够进一步地提升识别过程地准确率和识别速度，做到对电力变压器局部放电类型快速和精准识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 变压器 局部 放电 类型 识别 方法 | ||
【主权项】：
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