[发明专利]基于极限学习机的电力设备局部放电严重程度评估方法在审
| 申请号： | 201911097771.6 | 申请日： | 2019-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN110927535A | 公开（公告）日： | 2020-03-27 |
| 发明（设计）人： | 朱旭亮;张弛;郗晓光;陈荣;何金;张晶;宋晓博;邢向上 | 申请（专利权）人： | 国网天津市电力公司电力科学研究院;国网天津市电力公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G01R31/12 | 分类号： | G01R31/12;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津盛理知识产权代理有限公司 12209 | 代理人： | 王来佳 |
| 地址： | 300384 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于极限学习机的电力设备局部放电严重程度评估方法，其技术特点是：对电力设备局部放电严重程度进行划分；对电力设备局部放电检测图像数据进行降维处理；通过栈式自动编码器构造含有多层隐含层的神经网络，提取目标数据更深层次的特征，挖掘数据本质信息；根据栈式自动编码器提取的目标数据深层次特征和运行相关数据信息，输入极限学习机，得到基于极限学习机的输出层结果信息；实际检修结果与评估结果一致性比较，进行评估模型训练学习。本发明设计合理，其基于极限学习机模型实现电力设备局部放电严重程度评估功能，满足更精细准确地进行管理维护工作的要求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 极限 学习机 电力设备 局部 放电 严重 程度 评估 方法 | ||
【主权项】：
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