[发明专利]一种基于时间卷积网络的台区总表故障智能辨识方法在审
| 申请号： | 202310636611.4 | 申请日： | 2023-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN116879672A | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 丁冬;张立;陈佳瑜;史光宇;陆增洁;张希鹏;李亦言 | 申请（专利权）人： | 国网上海市电力公司 |
| 主分类号： | G01R31/08 | 分类号： | G01R31/08;G01R31/00;G06F18/213;G06F18/214;G06F18/24;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/049;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海三和万国知识产权代理事务所(普通合伙) 31230 | 代理人： | 蔡海淳 |
| 地址： | 200122 上海市浦东新区*** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 一种基于时间卷积网络的台区总表故障智能辨识方法，属电能计量领域。包括通过2D卷积的形式来提取量测时序数据矩阵其中的信息；采用时间卷积网络来进行变压器故障辨识的机器学习；将输入数据矩阵中的高维特征提取并压缩至输出层，进一步用于故障的辨识；采取日度故障辨识与年度故障辨识两种不同的故障辨识策略；用深度学习工具，通过对台区监测数据进行自动化、批量分析，直接定位出现故障的台区总表，排除线路或台区中其他不合理因素的干扰，从而提升线路经济运行率。可以提取每个变量单独包含的时间序列特征，同时可以横向提取变量之间的相关性；在保证信息提取效果的前提下大幅减少网络的参数规模，从而提升计算效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 时间 卷积 网络 台区总表 故障 智能 辨识 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于国网上海市电力公司，未经国网上海市电力公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202310636611.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
