[发明专利]基于多通道深度卷积Q-learning的变电站开关柜状态监测方法在审
| 申请号： | 202310227822.2 | 申请日： | 2023-03-10 |
| 公开（公告）号： | CN116257781A | 公开（公告）日： | 2023-06-13 |
| 发明（设计）人： | 刘益志 | 申请（专利权）人： | 四川智仟科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/24 | 分类号： | G06F18/24;G01R31/327;G06N3/0464;G06N3/049;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610000 四川省成都市天*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于多通道深度卷积Q‑learning的变电站开关柜状态监测方法，具体步骤如下：信号采集系统采集变电站开关柜的多通道复合信号；堆叠多通道复合信号并生成样本集；在每一阶段采用从样本集中交替选择样本策略；在当前时间步长中，代理观察从环境反馈的当前状态，并选择最佳操作策略以预测状态类别，其中环境基于操作策略和示例标签返回当前奖励；待当前时间步长完成后继续执行下一时间步长，直到在一个训练中达到最大时间步长；重复步骤S3和S4直到训练迭代次数达到设定值，深度Q‑Learning通过使用损失函数更新时序卷积神经网络参数；连续执行步骤S3–S5直到网络误差达到阈值停止，将训练好的模型应用于变电站开关柜状态监测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 通道 深度 卷积 learning 变电站 开关柜 状态 监测 方法 | ||
【主权项】：
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