[发明专利]一种基于深度学习的输电线路覆冰类型预测方法有效
| 申请号： | 202110355939.X | 申请日： | 2021-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN113065253B | 公开（公告）日： | 2023-01-06 |
| 发明（设计）人： | 吴建蓉;文屹;张迅;黄欢;范强;彭赤;杜昊;张伟;吴瑀;卢金科;杨涛;黄军凯;刘华麟;邱实;涂心译;万金金 | 申请（专利权）人： | 贵州电网有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 贵阳中新专利商标事务所 52100 | 代理人： | 商小川 |
| 地址： | 550002 贵*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的输电线路覆冰类型预测方法，它包括获取历史探空数据；将不同高度的探测数据与探测开始时刻地面温度、湿度、输电线路覆冰类型构成一组数据；得到观测集合C并绘制温度‑气压高度图；并转换为图片与对应的地面温度、湿度和输电线路覆冰类型构成一组数据，最终得到数据集并划分为训练集和测试集；用训练集对CNN神经网络进行训练，用测试集进行检验；设置预测区域范围A，确定预测点处不同气压高度的温度与露点温度和预测点处的温度与湿度的预测值；制作温度‑气压高度图并转换为图片；将图片输入神经网络模型对预测点处未来的输电线路覆冰类型进行预测；解决了现有技术预测差错率比较高等技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 输电 线路 类型 预测 方法 | ||
【主权项】：
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