[发明专利]基于1D V-net深度学习模型的电压暂降分析方法在审
| 申请号： | 202210020999.0 | 申请日： | 2022-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN114487568A | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 邓亚平;贾颢;同向前;王璐 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G01R19/165 | 分类号： | G01R19/165;G01R31/08;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 谈耀文 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于1D V‑net深度学习模型的电压暂降分析方法，能够直接从原始的监测数据中自主学习由电动机启动、变压器投切、单相短路、两相短路和三相短路原因引起的电压暂降特征信息，避免了繁琐手工特征提取过程。与RNN、LSTM、GRU等结构构成的单向循环网络结构相比较，本发明能够提高电压暂降扰动类型分类准确率和电压暂降起止时刻定位准确率。与RNN、LSTM、GRU等结构构成的双向循环网络结构相比较，本发明能够在降低模型参数的基础上，保障电压暂降扰动类型分类准确率和电压暂降起止时刻定位准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 net 深度 学习 模型 电压 分析 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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