[发明专利]一种结合电力指纹知识和神经网络的设备类型识别方法有效
| 申请号： | 202110267278.5 | 申请日： | 2021-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN113033633B | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 谈竹奎;唐赛秋;林呈辉;刘斌;徐长宝;张秋雁;高吉普;王冕;徐玉韬;陈敦辉;王宇;汪明媚;古庭赟;孟令雯;顾威 | 申请（专利权）人： | 贵州电网有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/02 |
| 代理公司： | 贵阳中新专利商标事务所 52100 | 代理人： | 胡绪东 |
| 地址： | 550002 贵*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种结合电力指纹知识和神经网络的设备类型识别方法，该方法包括步骤：S1、获取设备使用时的电压电流采样数据；S2、设置时间区间，则将S1得到的数据进行分割；S3、将S2获得的数据转换为常用的电气特征量；S4、将S3获得的电气特征量输入至知识提取模型得到设备的电力指纹知识点；S5、将S4获得的电力指纹知识点进行编码，并与S3获得的电气特征量进行拼接得到总特征向量；S6、将S5获得的总特征向量输入至训练好的神经网络中，得到设备类型。相比传统的负荷识别方法，本发明将机器学习方法和知识驱动方法的有机结合，能极大降低数据量的要求，并且能够加快模型的收敛数据和判断速度，且能够提高模型的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 结合 电力 指纹 知识 神经网络 设备 类型 识别 方法 | ||
【主权项】：
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