[发明专利]基于U-net卷积神经网络的GIS静电场计算方法在审
| 申请号： | 202210639149.9 | 申请日： | 2022-06-07 |
| 公开（公告）号： | CN115034111A | 公开（公告）日： | 2022-09-09 |
| 发明（设计）人： | 张宇娇;徐斌;黄雄峰;陈志伟 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/23 | 分类号： | G06F30/23;G06F30/27;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T17/20;G06F30/10;G06F16/29 |
| 代理公司： | 武汉市首臻知识产权代理有限公司 42229 | 代理人： | 高琴 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 基于U‑net卷积神经网络的GIS静电场计算方法，其先基于变电站内GIS设备的实际运行状态构建带局部放电缺陷的GIS设备三维仿真模型，并对整个GIS设备三维仿真模型的计算区域采用有限元法计算GIS设备的电场强度和电势分布，再以构建的GIS设备三维仿真模型的几何参数和边界条件为输入数据，计算得到的电场强度和电势分布为输出数据，将其放入U‑net卷积神经网络中进行训练，得到预测准确率满足要求的深度学习模型，然后将实际采集的待测GIS设备的几何参数和边界条件输入所述深度学习模型中，即可预测得到待测GIS设备的电场强度和电势分布。本方法实现了GIS设备局部放电静电场的快速、精准计算。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 net 卷积 神经网络 gis 静电场 计算方法 | ||
【主权项】：
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