[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的换流变压器故障诊断方法在审
| 申请号： | 201911120136.5 | 申请日： | 2019-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN110929847A | 公开（公告）日： | 2020-03-27 |
| 发明（设计）人： | 郑一鸣;王文浩;万梓聪;闫丹凤;毕建刚;王峰渊;袁帅;杨圆;常文治;是艳杰;王广真;邵明鑫;韩睿;杨智;姜炯挺 | 申请（专利权）人： | 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院;北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G01N33/00 |
| 代理公司： | 浙江翔隆专利事务所(普通合伙) 33206 | 代理人： | 张建青 |
| 地址： | 310014 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的换流变压器故障诊断方法。本发明将深度卷积神经网络模型应用于电网设备故障检测中，既改善了基于统计学和概率论的机器学习算法中参数多、调参过程繁琐、模型性能十分依赖数据预处理和特征工程的不足，也在浅层人工神经网络基础上将数据扩展至更高维度，使模型对复杂函数的拟合能力进一步提高，同时，将残差网络和批量归一化算法应用于深度卷积神经网络，使模型收敛速度和泛化能力得到提高，模型对电网设备故障诊断的准确率相比浅层神经网络有很大提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 换流 变压器 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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