[发明专利]一种基于BP神经网络的智能电能表故障判断方法在审
| 申请号： | 201711050270.3 | 申请日： | 2017-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN107831465A | 公开（公告）日： | 2018-03-23 |
| 发明（设计）人： | 陆以彪;宫游;韩东;杨作鹏;刘惠颖;殷鑫;李兴刚;梁言贺;孙洋;田文;王晓宇;满江雪;文茹馨;康德功 | 申请（专利权）人： | 国网黑龙江省电力有限公司电力科学研究院;国家电网公司 |
| 主分类号： | G01R35/04 | 分类号： | G01R35/04 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所23109 | 代理人： | 杨立超 |
| 地址： | 150030 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于BP神经网络的智能电能表故障判断方法，是为了解决现有的智能电能表故障判断技术很难精确到对电路元器件的故障判断，检测效率和准确度都不高的缺点而提出的，包括提取智能电能表发生故障时的各组训练样本数据及其对应的故障类型；分别针对各组训练样本数据，进行归一化处理，获得各组训练样本归一化数据；根据待构建神经网络输入层神经元数目N和待构建神经网络输出层神经元数目M，获得待构建神经网络隐含层的神经元数目K；构建神经网络；判断智能电能表故障对应的失效元器件。本发明适用于智能电能表的故障检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bp 神经网络 智能 电能表 故障 判断 方法 | ||
【主权项】：
一种基于BP神经网络的智能电能表故障判断方法，其特征在于，包括如下步骤：S101：提取智能电能表发生故障时的各组训练样本数据及其对应的故障类型；S102：分别针对各组训练样本数据，进行归一化处理，获得各组训练样本归一化数据；S103：根据待构建神经网络输入层神经元数目N和待构建神经网络输出层神经元数目M，获得待构建神经网络隐含层的神经元数目K；S104：构建神经网络，并使用各组训练样本归一化数据对所述神经网络进行训练，得到训练后的神经网络；S105：使用训练后的神经网络判断智能电能表故障对应的失效元器件。
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