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基于深度神经网络的变压器局部放电类型识别方法

摘要

本发明涉及变压器放电识别技术领域,尤其涉及基于深度神经网络的变压器局部放电类型识别方法,包括以下步骤,S1:获取不同故障类型对应的变压器局部放电信号数据,根据每种故障类型对应的局部放电图谱确定样本对应的变压器故障类型标签;S2:将每组测量的局部放电图谱数据对应的统计算子数据以及对应标签输入基于深度神经网络的变压器局部放电类型识别网络,通过监督学习,训练得到变压器局部放电类型识别模型。本发明运用了三阶神经元,三阶神经元对于非线性函数的模拟增强,对于任意函数能更精确的模拟。基于三阶神经元的深度神经网络能够进一步地提升识别过程地准确率和识别速度,做到对电力变压器局部放电类型快速和精准识别。

著录项

  • 公开/公告号CN113065522A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-07-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨理工大学;

    申请/专利号CN202110453216.3

  • 申请日2021-04-26

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G01R31/12(20060101);

  • 代理机构34185 阜阳市安邦专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人刘煜

  • 地址 150036 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号

  • 入库时间 2023-06-19 11:42:32

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-07-21

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06K 9/00 专利申请号:2021104532163 申请公布日:20210702

    发明专利申请公布后的驳回

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