[发明专利]基于首层宽卷积核深度残差网络的输电线路短路故障诊断方法在审
| 申请号： | 202011016531.1 | 申请日： | 2020-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN112132052A | 公开（公告）日： | 2020-12-25 |
| 发明（设计）人： | 李孟凡;张夏;班世豪;李帅;徐庆红;陶政臣;郑伯涛;任权;左紫瑄;裴佳龙 | 申请（专利权）人： | 三峡大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G01R31/52;G01R31/58 |
| 代理公司： | 宜昌市三峡专利事务所 42103 | 代理人： | 吴思高 |
| 地址： | 443002 *** | 国省代码： | 湖北;42 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 基于首层宽卷积核深度残差网络的输电线路短路故障诊断方法，采集短路故障信息，包括电压相量、电流相量、故障时刻、持续时间等参数。对短路故障信息数据进行处理。构建高维时空故障样本矩阵，作为深度学习网络的输入进行训练；设置TensorFlow中的深度残差网络残差模块，将首层卷积层设为宽卷积核，而将残差模块中的卷积层设置为小卷积核；设置SENet子网络结构。堆叠一定数量的基本模块以及卷积层、批标准化、激活函数、全局均值池化以及全连接输出层；实时获取实际运行中的故障信息，传输至诊断网络中，得到当前输电线路短路故障的诊断结果。本发明能有效地弥补传统机器学习方法存在的人工提取故障特征、算力不足、泛化能力不强等缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 首层宽 卷积 深度 网络 输电 线路 短路 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于三峡大学，未经三峡大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202011016531.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
