[发明专利]一种基于深度学习的配电网故障分类方法、系统和介质有效
| 申请号： | 201911381606.3 | 申请日： | 2019-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN111160241B | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 林湘宁;汪光远;马啸;李正天;曹善康 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学;国网湖北省电力有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 | 代理人： | 陈晓华 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的配电网故障分类方法、系统和介质，包括获取多个原始故障波形数据组；对每个原始故障波形数据组分别进行处理，得到目标样本数据；将所有目标样本数据制作成数据集，并将数据集划分成训练集和测试集，构建深度学习网络模型，利用训练集对深度学习网络模型进行训练得到原始故障分类模型；利用测试集对原始故障分类模型进行参数调优得到优化故障分类模型；获取实时故障波形数据组，并对实时故障波形数据组进行处理，得到待测故障数据，利用优化故障分类模型对待测故障数据进行实时识别，得到故障实时分类结果。本发明利用深度学习的强分类优势对配电网中的故障进行快速可靠地识别与分类，识别效率高，分类准确率高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 配电网 故障 分类 方法 系统 介质 | ||
【主权项】：
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