[发明专利]基于卷积神经网络识别输电线路发展性故障的方法有效
| 申请号： | 202110814396.3 | 申请日： | 2021-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN113610119B | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 郝治国;林泽暄;杨松浩;张宇博 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06F18/2431 | 分类号： | G06F18/2431;G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/08;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人： | 何会侠 |
| 地址： | 710049 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络识别输电线路发展性故障的方法，该方法结合了CBAM注意力机制，使网络从通道和空间上更注重有效的细节和全貌特征。首先，建立模型生成大量发展性故障数据，构建故障样本库；然后，建立结合CBAM模块的卷积神经网络，并利用故障数据集训练该网络，训练好的网络末端通过阈值判断可对发展性故障进行识别和分类。当应用时，只需要导入待检测的电流波形，即可逐点输出识别的故障类型信息。与现有的技术相比，本发明方法无需复杂的理论建模和特征分析过程，抗噪性能和泛化能力优良，且基于注意力机制所提取的故障特征具有较明确的物理含义，一定程度上解决了已有人工智能方法可解释性不足的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 识别 输电 线路 发展性 故障 方法 | ||
【主权项】：
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