[发明专利]一种基于深度学习网络的二次设备异常诊断方法在审
| 申请号： | 202011175360.7 | 申请日： | 2020-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN112365009A | 公开（公告）日： | 2021-02-12 |
| 发明（设计）人： | 梁正堂;李玉敦;李娜;杨超;唐毅;马强;赵斌超;耿玉杰;白英伟;刘勇;张国辉;史方芳;佟新元;王昕;李宽;王永波;王宏;孙孔明 | 申请（专利权）人： | 国网山东省电力公司电力科学研究院;国网山东省电力公司;国家电网公司 |
| 主分类号： | G06Q10/00 | 分类号： | G06Q10/00;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南泉城专利商标事务所 37218 | 代理人： | 支文彬 |
| 地址： | 250003 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 一种基于深度学习网络的二次设备异常诊断方法，采用具有深度自学习功能的人工智能算法，建立二次设备监测预警诊断模型。利用实时运维信息与二次设备故障之间的关联特点和规律，基于深度自编码网络，采用深度学习辅以人工经验参与的方式，以二次设备缺陷历史数据为样本，对预警诊断模型进行大数据训练，全面建立多类型运维数据与二次设备的关联映射关系，实现对二次设备的准确预警诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 网络 二次 设备 异常 诊断 方法 | ||
【主权项】：
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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